外商在华直接投资对我国的经济的发展起着非常重要的作用，同时给我国开放的经济市场带来了活力，因此，对外商直接在华投资额的分析与研究就显得很有意义。
　　本文基于SAS软件采用乘积季节模型对1999.01-2012.12间外商在华直接投资额进行分析，并对未来外投资额的变化趋势进行预测。在运用乘积季节模型之前本文首先画出了时序图，由时序图可以看到，该时间序列具有明显的趋势性和周期性，因此，是不平稳的时间序列，在进行一阶差分后明显的消除了趋势性，而进行多步差分后均不能明显的消除波动性，通过自相关性检验发现差分后的序列还具有短期的相关性，最终本文采用乘积季节模型，消除了趋势性和周期性，最后得到的序列通过了自相关性检验，并且对未来12个月的投资额进行了预测。
　　一、首先画出时序图
　　由时序图可以看出该序列具有趋势性和波动性，显然是不平稳的时间序列。
　　二、下面通过差分来消除趋势性和波动性
　　1、一阶差分
　　由图可以看出一阶差分后趋势性被消除。
　　2、下面再进行12步差分消除周期性
　　12步差分后季节性不再明显。
　　三、下面对差分后的序列进行检验：
　　由自相关图可以看出，自相关系数在延迟一阶后都落在2倍标准差之内，然后在延迟12阶处突然有一个较大的自相关系数，接着又落在2倍标准差内。
　　由偏自相关图可以看出，偏自相关系数在1，12处拖尾，在5处有超过两倍标准差。
　　四、下面对模型的参数进行估计
　　（1）参数估计
　　，的P值均小于0.05，说明参数显著；而的P值小于0.05，的P值大于0.05，不显著故应该舍去。
　　（2）纯随机性检验
　　LB统计量检验
　　说明模型已经充分提取了数据的信息不需对残差序列再进行拟合。
　　2、下面舍去后，从新进行估计
　　（1）参数估计
　　，，的P值均小于0.05，说明参数显著，且该模型的AIC小于上一个模型的AIC，所以该模型效果好。
　　（2）纯随机性检验
　　LB统计量的检验
　　说明模型已经充分提取了数据的信息不需对残差序列再进行拟合。
　　（3）模型的具体形式
　　五、利用确定的模型进行预测
　　5.1预测结果：
　　（作者单位：河南大学）