SPSS时间序列分析案例资料
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用SPSS软件做时间序列分析，有某公司2002年一季度到2010年二季度的34个税后利润数据，要求预测出该公司2010年三季度和四季度的税后利润。
要求：
1.画出序列趋势图
2.绘制出自相关图和偏自相关图
3.确定参数和模型
4.给出预测值
观测值序列图
2
税后盈利
自相关图序列:税后盈利
滞后
自相关标准误差a
Box-Ljung 统计量
值df Sig.b
1 .306 .164 3.48
2 1 .062
2 .198 .162 4.987 2 .083
3 .185 .159 6.340 3 .096
4 .542 .157 18.342 4 .001
5 .084 .154 18.641 5 .002
6 .06
7 .151 18.836 6 .004
7 .094 .149 19.239 7 .007
8 .458 .146 29.093 8 .000
9 .041 .143 29.176 9 .001
10 .016 .140 29.189 10 .001
11 .012 .137 29.197 11 .002
12 .236 .134 32.308 12 .001
13 -.092 .131 32.806 13 .002
14 -.094 .128 33.345 14 .003
15 -.079 .125 33.745 15 .004
16 .106 .121 34.510 16 .005
a. 假定的基础过程是独立性（白噪音）。
b. 基于渐近卡方近似。
偏自相关
序列:税后盈利
滞后偏自相关标准误差
1 .306 .171
2 .115 .171
3 .107 .171
4 .503 .171
5 -.279 .171
6 -.010 .171
7 .046 .171
8 .268 .171
9 -.130 .171
10 -.054 .171
11 -.053 .171
12 -.081 .171
13 -.040 .171
14 -.051 .171
15 -.027 .171
16 -.062 .171
3、确定参数和模型
时间序列建模程序
模型描述
模型类型
模型 ID 税后利润模型_1 ARIMA(0,1,0)(0,1,0) 模型摘要
4、给出预测值
2010年第三季度139621.02万元2010年第四季度170144.55万元
剔除季节成分后，平滑处理及剔除循环波动因素的序列图
SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4 中税后利润的季节性调整序列
模型描述
模型类型
模型 ID SEASON 、MOD_6、MUL 、EQU 、4 中 税后利润 的季节性调整序列
模型_1
ARIMA(0,1,0)(0,0,0)
给出预测值
2010年第三季度127487.38347万元2010年第四季度140349.91149万元