【SPSS看统计学】之时间序列预测Word版
第十四章 SPSS的时间序列分析
第十四章SPSS 的时间序列分析14.9 季节调整法一、时间序列的趋势分解：长期趋势(Trend ): 现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态由影响时间序列的基本因素作用形成是时间序列中最基本的构成要素可分为上升趋势、下降趋势、水平趋势或分为：线性趋势和非线性趋势。
周期变动(Periodicity) ：这种因素的影响使现象呈现出以若干年为一周期、涨落相间、扩张与紧缩、波峰与波谷相交替的波动。
不同于长期趋势T 表现为单一方向的持续变动，P 表现为波浪式的涨落交替的变动。
季节变动(Seasonal Fluctuation ) ：是一种使现象以一定时期（如一年、一月、一周等）为一周期呈现较有规律的上升、下降交替运动的影响因素通常表现为现象在一年内随着自然季节的更替而发生的较有规律的增减变化，有旺季和淡季之分是一种周期性的变化周期长度小于一年形成原因：有自然因素，也有人为因素不规则变动(Irregular Variations) ：包括随机变动和突然变动。
随机变动――现象受到各种偶然因素影响而呈现出方向不定、时起时伏、时大时小的变动。
突然变动――战争、自然灾害或其它社会因素等意外事件引起的变动。
影响作用无法相互抵消，影响幅度很大。
一般只讨论有随机波动而不含突然异常变动的情况。
二、时间序列的分解模型Y= T×S×P×I 在加法模型中各种影响因素是相互独立的，均为与Y 同计量单位的绝对量。
季节变动和循环变动的数值在各自的周期时间范围内总和为零；不规则变动的数值从长时间来看，其总和也应为零。
加法模型中，各因素的分解是根据减法进行（如：Y。
基于SPSS的时间系列预测分析
基于SPSS的时间系列预测分析时间系列预测是一种统计方法，用于分析和预测时间序列数据。
这种方法通常用于预测时间序列未来的趋势和模式。
SPSS是一款广泛使用的统计软件，它提供了许多有用的工具进行时间系列预测分析。
1.数据准备在开始时间序列预测分析之前，需要准备好时间序列数据。
这些数据可以来自不同的领域，如经济、金融、天气、交通等。
在SPSS中打开数据集，将时间序列数据整理好。
2.数据探索对于时间序列数据，需要了解数据的特征和分布情况。
在SPSS中可以使用图形化工具，如直方图和箱线图来探索数据分布情况，使用时间序列图来查看时间序列的趋势和周期性。
3.数据平稳化大多数时间序列数据都是非平稳的，这意味着时间序列的均值、方差和自相关性可能会随着时间的推移而发生变化。
为了使时间序列变得平稳，可以使用差分、对数转换或季节性调整等方法。
在SPSS中可以使用“Difference”和“Seasonal”选项来执行这些操作。
4.模型选择根据数据的特征和需求，选择适合的时间序列模型进行拟合。
这些模型可以包括ARIMA、指数平滑、季节性ARIMA等。
在SPSS中可以使用“ARIMA”和“Exponential smoothing”选项来选择合适的模型。
5.模型拟合使用SPSS中的模型选择工具，选择合适的时间序列模型进行拟合。
对于ARIMA模型，可以使用“ARIMA”过程来拟合模型。
对于指数平滑模型，可以使用“Exponential smoothing”过程来拟合模型。
在SPSS中还可以使用其他选项来调整模型的参数。
6.模型评估在模型拟合完成后，需要评估模型的性能。
可以使用各种指标，如均方误差、均方根误差、赤池信息准则等指标来评估模型的性能。
在SPSS中可以使用“Estimate Function”选项来进行模型评估。
7.预测未来趋势根据模型的拟合结果和评估情况，使用模型对未来趋势进行预测。
在SPSS中可以使用“Forecast”选项来预测未来趋势，并生成预测图和预测值。
SPSS时间序列分析案例
SPSS时间序列分析案例时间序列分析是一种研究时间上连续观测变量的统计方法。
它可以用于预测未来的趋势和模式，帮助企业提前做出调整。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可以进行各种统计方法的分析。
以下将通过一个时间序列分析案例，介绍SPSS如何进行时间序列分析。
假设家服装零售店想要分析过去几个季度的销售数据，以便预测未来几个季度的销售情况。
该店提供的数据集包含每个季度的销售总额。
首先，我们需要导入数据集到SPSS软件中。
在SPSS软件的主界面，选择“文件”菜单中的“打开”选项，然后选择对应的数据文件。
接下来，我们需要将数据按照时间序列的顺序进行排序。
在数据视图中，点击数据集右上角的“排列数据”按钮，在弹出的菜单中选择时间变量，并按照升序进行排序。
点击“确定”按钮完成排序。
然后，我们可以使用SPSS的时间序列分析工具来执行分析。
在菜单栏选择“分析”选项，然后选择“时间序列”子菜单中的“建模”选项。
在弹出的对话框中选择要分析的变量，即销售总额，并点击“确定”按钮。
SPSS将会输出一个时间序列模型的报告。
报告中包含了多个统计指标，如拟合优度、残差等，以及趋势和季节性的分析结果。
通过这些指标，我们可以判断时间序列的趋势特征和模式，并做出预测。
除了时间序列分析工具，SPSS还提供了其他的时间序列分析方法，如平滑技术、ARIMA模型等。
根据具体的研究目的和数据特点，我们可以选择合适的方法进行分析。
在本案例中，我们可以使用平滑技术来预测未来的销售情况。
平滑技术根据历史数据的平均值来预测未来的值。
在SPSS的时间序列分析工具中，选择“平滑”子菜单中的“simple exponential smoothing”选项，并设置平滑指数和初始预测值。
SPSS将会输出一个平滑结果的报告，包含了预测值和置信区间。
通过以上步骤，我们可以通过SPSS进行时间序列分析，帮助企业做出准确的预测和决策。
当然，在实际应用中，还需要根据具体情况进行参数选择和模型检验，以确保分析结果的可靠性。
SPSS在时间序列预测中的应用
第11章SPSS在时间序列预测中的应用时间序列分析(Time Series Analyze)是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有从所采用的数学工具和理论，时间序列分析分为时域分析和谱分析两大类分析方法预测的流程通常可以用下图来描述11.1 时间序列的预处理11.1.1预处理的基本原理1.使用目的通过预处理，一方面能够使序列的随“时间”变化的、“动态”的特征体现得更加明显，利用模型的选择；另一方面也使得数据满足与模型的要求。
2.基本原理⑴数据采样采样的方法通常有直接采样、累计采样等。
⑵直观分析时间序列的直观分析通常包括离群点的检验和处理、缺损值的补足、指标计算范围是否统一等一些比较简单的，可以采用比较简单手段处理的分析。
⑶特征分析所谓特征分析就是在对数据序列进行建模之前，通过从时间序列中计算出一些有代表性的特征参数，用以浓缩、简化数据信息，以利数据的深入处理，或通过概率直方图和正态性检验分析数据的统计特性。
通常使用的特征参数有样本均值、样本方差、标准偏度系数、标准峰度系数等。
⑷相关分析所谓相关分析就是测定时间序列数据内部的相关程度，给出相应的定量度量，并分析其特征及变化规律。
理论上，自相关系数序列与时间序列具有相同的变化周期．所以，根据样本自相关系数序列随增长而衰减的特点或其周期变化的特点判断序列是否具有平稳性，识别序列的模型，从而建立相应的模型。
3.其他注意事项进行时间序列预处理的时候，常常需要对数据一些变换，例如，取对数，做一阶差分，做季节差分等。
11.1.2 时间序列预处理的SPSS操作详解Step01:数据准备选择菜单栏中的【Data(数据)】→【Define Dates(定义日期)】命令，弹出【Define Dates(定义日期)】对话框。
如果选择月度数据或季度数据，将会出现【Periodicity at higher level (更高级别的周期)】。
spss教程第四章---时间序列分析
第四章时间序列分析由于反映社会经济现象的大多数数据是按照时间顺序记录的，所以时间序列分析是研究社会经济现象的指标随时间变化的统计规律性的统计方法。
.为了研究事物在不同时间的发展状况，就要分析其随时间的推移的发展趋势，预测事物在未来时间的数量变化。
因此学习时间序列分析方法是非常必要的。
本章主要内容：1. 时间序列的线图，自相关图和偏自关系图；2. SPSS 软件的时间序列的分析方法−季节变动分析。
§4.1 实验准备工作§4.1.1 根据时间数据定义时间序列对于一组示定义时间的时间序列数据，可以通过数据窗口的Date菜单操作，得到相应时间的时间序列。
定义时间序列的具体操作方法是：将数据按时间顺序排列，然后单击Date →Define Dates打开Define Dates对话框，如图4.1所示。
从左框中选择合适的时间表示方法，并且在右边时间框内定义起始点后点击OK，可以在数据库中增加时间数列。
图4.1 产生时间序列对话框§4.1.2 绘制时间序列线图和自相关图一、线图线图用来反映时间序列随时间的推移的变化趋势和变化规律。
下面通过例题说明线图的制作。
例题4.1：表4.1中显示的是某地1979至1982年度的汗衫背心的零售量数据。
试根据这些的数据对汗衫背心零售量进行季节分析。
（参考文献[2]）表4.1 某地背心汗衫零售量一览表单位：万件1979 1980 1981 19821 23 30 18 222 33 37 20 323 69 59 92 1024 91 120 139 1555 192 311 324 3726 348 334 343 3247 254 270 271 2908 122 122 193 1539 95 70 62 7710 34 33 27 1711 19 23 17 3712 27 16 13 46解：根据表4.1的数据，建立数据文件SY-11（零售量），并对数据定义相应的时间值，使数据成为时间序列。
spss时间序列分析教程
3.3时间序列分析3.3.1时间序列概述1.基本概念(1)一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。
它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。
(2)研究实质：通过处理预测目标本身的时间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律，进而预测事物的未来发展。
它不研究事物之间相互依存的因果关系。
(3)假设基础：惯性原则。
即在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。
暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预测时间序列的现在和未来。
近大远小原理（时间越近的数据影响力越大）和无季节性、无趋势性、线性、常数方差等。
(4)研究意义：许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据。
时间序列的预测和评估技术相对完善，其预测情景相对明确。
尤其关注预测目标可用数据的数量和质量，即时间序列的长度和预测的频率。
2.变动特点(1)趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向，但变动幅度可能不等。
(2)周期性：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。
(3)随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。
(4)综合性：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。
预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。
3.特征识别认识时间序列所具有的变动特征，以便在系统预测时选择采用不同的方法。
(1)随机性：均匀分布、无规则分布，可能符合某统计分布。
(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性，大多数服从正态分布。
)(2)平稳性：样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动，即方差和数学期望稳定为常数。
样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数，与时间起点无关。
其具有对称性，能反映平稳序列的周期性变化。
特征识别利用自相关函数ACF：ρk=γk/γ0其中γk是y t的k阶自协方差，且ρ0=1、-1<ρk<1。
SPSS作业关于时间序列分析
SPSS作业关于时间序列分析时间序列分析是一种统计方法，用于研究随时间变化的数据，并从中提取出隐藏在数据背后的模式和趋势。
这种分析方法在经济学、金融学、天气预报、市场调研等领域经常被应用。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计分析软件，它提供了丰富的时间序列分析工具，可以用来处理和分析时间序列数据。
时间序列数据是根据时间顺序排列的一系列观测值，例如每天的股票价格、每月的销售额、每年的气温等等。
通过对这些时间序列数据进行分析，我们可以得到数据的趋势、季节性、周期性等信息，以及对未来数据的预测。
在SPSS中进行时间序列分析的第一步是导入数据。
通常，数据以文本文件的形式存在，我们需要将其导入到SPSS中进行后续操作。
导入数据完成后，我们可以开始对数据进行初步的探索和观察。
SPSS提供了一系列的统计工具，可以用于时间序列数据的分析。
其中最常用的是时间序列图，它可以帮助我们观察数据的趋势和季节性。
通过绘制时间序列图，我们可以更直观地了解数据的波动情况，找出可能的异常值和离群点。
除了时间序列图，SPSS还提供了许多其他的分析工具，如自相关函数、偏自相关函数、移动平均等。
自相关函数可以帮助我们研究数据之间的相关性，了解数据的滞后效应；偏自相关函数则可以帮助我们确定时间序列模型的阶数；移动平均则可以用于平滑时间序列数据，减少数据的随机波动。
时间序列分析的一个重要应用是预测。
通过对过去数据的分析，我们可以建立时间序列模型，并用此模型来预测未来的数据。
SPSS提供了各种预测模型，如ARIMA模型、指数平滑模型等。
通过选择合适的模型和参数，SPSS可以帮助我们进行准确的预测，并提供相应的置信区间和预测误差。
除了基本的时间序列分析工具，SPSS还提供了其他高级功能，如自回归条件异方差模型（ARCH）、广义自回归条件异方差模型（GARCH）等。
基于SPSS的时间系列预测分析
福建农林渔牧业总产值的分析与预测图2-1 ARMA模型建模步骤3数据的采集、整理和分析3.1 数据的采集本文选取1978 年—2007 年福建农业经济产值时间序列数据，资料如下表3-1 所示：表3-1 福建省1978年—2007 农业经济产值时间序列数据(单位：亿)年份农业产值年份农业产值年份农业产值1978 36.33 1988 182.00 1998 973.371979 43.11 1989 209.92 1999 1010.821980 45.49 1990 227.12 2000 1037.271981 56.11 1991 253.51 2001 1061.611982 63.73 1992 295.24 2002 1125.291983 68.08 1993 386.34 2003 1170.541984 80.66 1994 574.05 2004 1315.101985 99.05 1995 738.63 2005 1373.011986 107.07 1996 850.67 2006 1449.781987 132.97 1997 925.56 2007 1692.16数据来源：福建经济与社会统计年鉴3.2 数据的分析处理利用17.0SPSS软件绘制原始数据的时间序列图，如图3-1所示：图3-1 原始数据时间序列图从图3-1可以看出福建省农林渔业总产值呈增长趋势，特别是在1993年以后，呈现出强劲的增长势头。
1992—2007年福建农林渔牧业总产值平均每年增长84.46亿元，平均年增长率为29.28%，呈现加快增长趋势。
从整个时间来看，福建农林渔牧业总产值时间序列呈现出指数增长的趋势，并且具有很强的非平稳性。
3.3 对数据进行零均值化和平稳化处理对含有指数趋势的时间序列，通常可以通过取对数将指数趋势转化为线性趋势，然后再对其进行差分来消除线性趋势[4]。
绘制取对数后的时间序列图3-2所示：图3-2：取对数后的时间序列图取对数后的序列图显示出了线性趋势，对该序列进行取差分运算，先进行一阶差分，绘制一阶差分后的时间序列图，如图3-3所示：图3-3 一阶差分时间序列从图3-3可以看到，一阶差分后，数据图前期波动较大，后期波动较小，且具有一定的非平稳性。
用SPSS软件做时间序列分析[论文设计]
![用SPSS软件做时间序列分析[论文设计]](https://img.taocdn.com/s3/m/96c9da719a6648d7c1c708a1284ac850ad02047f.png)
用SPSS软件做时间序列分析
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
3、确定参数和模型时间序列建模程序
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
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。
实验spss中的时间序列分析
实验八spss11中的时间序列分析一、实验目的了解spss11中时间序列分析的简单方法二、实验原理介绍1.SPSS中时间序列分析简要介绍依时间顺序排列起来的一系列观测值称为时间序列，跟大部分的统计不同，这类资料的先后顺序是不能忽视的，更关键的是观测值之间不独立。
因此，这类数据不能用普通的统计方法解决。
时间序列分析（Time series）是专门用于分析这种时间序列资料的统计模型。
它考虑的不是变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，并为之建立数学模型。
时间序列分析的方法可以分为两大类：Time domain和Frequency domain。
前者将时间序列看成是过去一些点的函数，或者认为序列具有时间系统变化的趋势，它可以用不多的参数来加以描述，或者说可以通过差分、周期等还原成随机序列。
后者则认为时间序列是由数个正弦波成分叠加而成，当序列的确来自一些周期函数集合时，该方法特别有用。
不同的专业领域习惯用不同的方法：经济学习惯用Time domain，而电力工程专家则对Frequency domain更感兴趣。
下面讲述的都是Time domain由于时间序列模型的复杂性，它在spss中横跨了数据整理、统计分析和绘图三大部分，具体来说是：✧预处理模块：包括用于填充序列缺失值的Transform | replace Missing Values过程，建立时间变量的Data | Define dates过程和将序列平稳化的Transform | Create TimeSeries过程。
✧图形化观察/分析：时间序列在分析中高度依赖图形。
Spss为其提供了特有的观察工具：序列图（Sequence Chart）、自相关/偏自相关图（Autocorrelation Function，ACF & Autocorrelation Function，PACF）、交叉相关图（Crosscorrelation Function，CCF）、周期图（Periodogram）和谱密度图（Spectral Chart）。
管理统计学SPSS在时间序列预测中的应用.
• 例13-1：已知某企业1986到2005的20年销售额情况，分别 计算3年和7年移动平均趋势值，并作图与原序列比较。
解：3年移动平均趋势值由一系列3个连续观察值平均得 到。第一个3年移动平均趋势值由序列中前3年的观察值相 加再除以3得到：
M ( 3 ) A Y 1 Y 2 Y 3 15 1 85 7 1 5 .7 7 8 1 5 ..6 0 7 23 3 .5 2
移动平均法存在的一些问题:
(1)加大移动平均法的期数(即加大N值)会使平滑波动效果更 好，但会使预测值对时间序列数据的实际变动更不敏感 ；
(2)移动平均值并不总是很好地反映出趋势，由于是平均值， 预测值总是停留在过去的水平上，从而不能预测将来的波 动性；
(3)移动平均法还需要有大量过去数据的记录，如果缺少历史 数据，移动平均法就无法使用。
4. ARIMA模型
（1）基本概念
ARIMA模型全称综合自回归移动平均（AutoRegressive Int egrated Moving Average）模型，简记为ARIMA(p, d, q)模型， 其中AR是自回归，p为自回归阶数；MA为移动平均，q为移动 平均阶数；d为时间序列成为平稳时间序列时所做的差分次数 。ARIMA(p, d, q)模型的实质就是差分运算与ARMA(p, q)模型 的组合，即ARMA(p, q)模型经d次差分后，便为ARIMA(p, d, q )。
10
12
14
10
12
14
k=1 有峰值然后按指数衰减
1.0
0.5
0.0
- 0 .5
2
4
68ຫໍສະໝຸດ （ρ1 > 0，1 > 0）
0.8
0.6
SPSS第13章时间序列分析与预测
年度化增长率
环比增长率与定基增长率
1. 环比增长率
报告期水平与前一期水平之比减1
Gi
Yi Yi1
1
2. 定基增长率
(i 1,2,, n)
报告期水平与某一固定时期水平之比减1
Gi
Yi Y0
1
(i 1,2,, n)
平均增长率(average rate of increase )
消费价格指数
3 期移动平均预测
5期移动平均预测
50
1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 年份 消费价格指数移动平均趋势
加权移动平均法(weighted moving average)
1. 对近期的观察值和远期的观察值赋予不同的权数后再 进行预测
当时间序列的波动较大时，最近期的观察值应赋 予最大的权数，较远的时期的观察值赋予的权数 依次递减
年度化增长率（例题分析）
【例】已知某地区如下数据，计算年度化增化增长率 1) 1999 年 1 月 份 的 社 会 商 品 零 售 总 额 为 25 亿 元 ， 2000年1月份的社会商品零售总额为30亿元 2) 1998年3月份财政收入总额为240亿元，2000年6 月份的财政收入总额为为300亿元 3) 2000年1季度完成的国内生产总值为500亿元，2 季度完成的国内生产总值为510亿元 4) 1997年4季度完成的工业增加值为280亿元，2000 年4季度完成的工业增加值为350亿元
年度化增长率（例题分析）
解：
1) 由于是月份数据，所以 m = 12；从1999年一月到2000年 一月所跨的月份总数为12，所以 n = 12
SPSS在时间序列预测中的应用
（3）相关分析结果
（1）样本自相关系数的值 在SPSS中给出了不同滞后期（Lag列）的样本自相关系数的 值（Autocorrelation列），样本自相关系数的标准误差（Std Error列），以及Box-ljung Statistic的值、自由度（d f列） 和相伴概率（Sig）。通过标准误差值以及Box-ljung Statisti c的相伴概率都可以说该时间序列不是白噪声，是具有自相关 性的时间序列，可以建立ARIMA等模型。Box-ljung Statisti c的相伴概率是在近似认为Box-ljung Statistic服从卡方分布 得到。
2、基本原理
（1）指数平滑法
指数平滑法有助于预测存在趋势和（或）季节的序列。指数平 滑法分为两步来建模，第一步确定模型类型，确定模型是否需 要包含趋势、季节性，创建最适当的指数平滑模型，第二步选 择最适合选定模型的参数。
指数平滑模法一般分为无季节性模型、季节性模型。无季节性 模型包括简单指数平滑法、布朗单参数线性指数平滑法等，季 节性模型包括温特线性和季节性指数平滑法。
理论上，自相关系数序列与时间序列具有相同的变化周期．所 以，根据样本自相关系数序列随增长而衰减的特点或其周期变 化的特点判断序列是否具有平稳性，识别序列的模型，从而建 立相应的模型。
3.其他注意事项
进行时间序列预处理的时候，常常需要对数据一些变换，例如， 取对数，做一阶差分，做季节差分等。
11.1.2 时间序列预处理的SPSS操作详解
Step05 ：相关分析
选择菜单栏中的【Analyze(分析)】→【Forecasting(预测)】 →【Autocorrelations(自相关)】命令，弹出【Autocorrelati ons(自相关)】对话框。
统计分析软件基础教程时间序列预测
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这里已选定一个模型,并用它来产生预测。拟合模型时如果 选择了几个模型,进行预测时应从这几个拟合的模型中选出一 个用于预测,在Forecast Model列必须使方框中有√(或X)，才 算选中.现在选定Double (Brown) Exponenfial Smoothing . 在Forecast Model下方是空白第处九章点击鼠标右键:
例1: 数据集AIRSER存放某航线从1949年1月至1960
年12月每月的旅客数目X.数据集AIRSER有二个变量: DATE表示日期,X表示该月的旅客数.试用时间序列预 测系统自动建立预测模型并第九预章 测1961年的旅客数.
(1) 进入时间序列预测系统; (2) 指7 定输入数据集AIRSER和ID变量;
时间序列
时间序列是指按观测时间第顺九章序记录的观测结果.
X (t1), X (t2 ),...., X (tn )
在S1AS中处理的通常还只是等间隔的 观测结果.
X1 X (h), X 2 X (2h),..., X n X (nh)
时间序列的预测
时间序列预测的关键是对其建立合适的模型.
用于时间序列预测的模型第通九章常是如下的关系式： 数据变异 = 可预测分量 + 随机分量
模型拟合完毕后,系统将对每个数据序列报告出所选 用的模型,而且给出均方误差平方根及其它量的数值.
第九章
9
按下方的Graph键,可显示序列数据的图形;按下方的 Stats键,可显示拟合序列的统计量的对话框供用户选 择,以上输出结果中的一些统计量是缺省时选中的.
下方另几个键的作用是清楚的.
(4) 产生预测: 从当前的窗口按返回键 即可回到主窗口.
18
由以上所浏览的序列图形可以直观地验证该序列的诊断结果
SPSS数据-分析时间序列分析预测
时间序列分析预测——1961年至2008国民生产总值季度指标本文根据网上找的1961年至2008国民生产总值，利用SPSS软件对其进行一定的分析，得出一些结论和图像，进一步得到相关的指标。
一、基本概念在实际中的数据变量往往是受到大量随机因素的综合影响，曾现很强的随机性，因此这类变量关系不能用一个简单的函数来精确描述。
对于本文的数据问题，由于这类数据是由某一现象在不同时刻的状态所形成，通俗地讲，是某个数量指标在不同时间点上的数值，按照时间的先后顺序排列而成的数列，当其受到各种随机因素影响，从而表现出某种随机性。
时间序列数据的特点是按一定顺序排列，序列中的数据依赖于时间，其取值依赖于时间的变化，时间序列研究的系统是历史行为的客观记录，它包含了系统的结构特征及其运行规律。
本文时间序列分析的主要任务是：1、根据观察数据的特点为数据建立尽可能合理的统计模型。
2、利用模型的统计特性去解释数据来源系统的统计规律，以期达到预测或控制的目的。
这类模型的建模对象具有动态性（记忆性），即相邻观察值具有很强的依赖性，从统计的观点看，是指系统的现在行为与其历史的相关性。
下面就1961年至2008国民生产总值季度指标进行分析（不考虑数据中还包含的第一产业、第二产业和第三产业的GDP指标，因为与GDP总指标分析类同）。
在spss中的输入结果为：时间年限美国GDP1,961.00 5,296.001,961.00 5,483.001,962.00 5,897.001,963.00 6,222.001,964.00 6,686.001,965.00 7,244.001,966.00 7,928.001,967.00 8,378.001,968.00 9,159.001,969.00 9,905.001,970.00 10,447.001,971.00 11,344.001,972.00 12,464.001,973.00 13,949.001,974.00 15,150.001,975.00 16,507.001,976.00 18,414.001,977.00 20,504.001,978.00 23,153.001,979.00 25,945.001,980.00 28,225.001,981.00 31,598.001,982.00 32,897.001,983.00 35,747.001,984.00 39,658.001,985.00 42,440.001,986.00 44,777.001,987.00 47,540.001,988.00 51,238.001,989.00 55,081.001,990.00 58,350.001,991.00 60,220.001,992.00 63,714.001,993.00 66,985.001,994.00 71,092.001,995.00 74,444.001,996.00 78,701.001,997.00 83,558.001,998.00 88,100.001,999.00 93,817.002,000.00 99,898.002,001.00 103,381.002,002.00 106,914.002,003.00 112,108.002,004.00 119,590.002,005.00 127,355.002,006.00 134,712.002,007.00 141,933.002,008.00 145,833.00注：单位：万亿美元，数据表示一年中截止该季度时的国民生产总值。
【SPSS看统计学】之时间序列预测.【甄选文档】
【SPSS看统计学】之时间序列预测.（优选.)最新文件---- 仅供参考------已改成word文本------ 方便更改时间序列预测技术下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测我们通过案例来说明：假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。
一个产品分类销售公司会根据过去10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。
现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。
当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。
定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH和DATE（时间标签）。
接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。
时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。
另外，我们需要弄清以下几点：•此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？•此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？这时候我们就可以看到时间序列图了！我们看到：此序列显示整体上升趋势，即序列值随时间而增加。
上升趋势似乎将持续，即为线性趋势。
此序列还有一个明显的季节特征，即年度高点在十二月。
季节变化显示随上升序列而增长的趋势，表明是乘法季节模型而不是加法季节模型。
此时，我们对时间序列的特征有了大致的了解，便可以开始尝试构建预测模型。
时间序列预测模型的建立是一个不断尝试和选择的过程。
了三大类预测方法：1-专家建模器，2-指数平滑法，3-ARIMA•指数平滑法指数平滑法有助于预测存在趋势和/或季节的序列，此处数据同时体现上述两种特征。
spss时间序列三次方趋势预测
spss时间序列三次方趋势预测
预测：在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究，简单地说就是指从已知事件测定未知事件。
预测的总的原则：认识事物的发展变化规律，利用规律的必然性，是进行科学预测所应遵循的总的原则。
这个总原则实际上就是事物发展的
1-“惯性”原则——事物变化发展的延续性；
2-“类推”原则——事物发展的类似性；
3-“相关”原则——事物的变化发展是相互联系的；
4-“概率”原则——事物发展的推断预测结果能以较大概率出现，则结果成立、可用。
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时间序列预测技术
下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测
我们通过案例来说明：
假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。
一个产品分类销售公司会根据过去 10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。
现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！
大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。
当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！
这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。
定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH和DATE（时间标签）。
接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。
时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。
另外，我们需要弄清以下几点：
•此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？
•此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？
这时候我们就可以看到时间序列图了！
我们看到：此序列显示整体上升趋势，即序列值随时间而增加。
上升趋势似乎将持续，即为线性趋势。
此序列还有一个明显的季节特征，即年度高点在十二月。
季节变化显示随上升序列而增长的趋势，表明是乘法季节模型而不是加法季节模型。
此时，我们对时间序列的特征有了大致的了解，便可以开始尝试构建预测模型。
时间序列预测模型的建立是一个不断尝试和选择的过程。
了三大类预测方法：1-专家建模器，2-指数平滑法，3-ARIMA
•指数平滑法
指数平滑法有助于预测存在趋势和/或季节的序列，此处数据同时体现上述两种特征。
创建最适当的指数平滑模型包括确定模型类型（此模型是否需要包含趋势和/或季节），然后获取最适合选定模型的参数。
1-简单模型预测（即无趋势也无季节）
首先我们采用最为简单的建模方法，就是简单模型，这里我们不断尝试的目的是让大家熟悉各种预测模型，了解模型在什么时候不适合数据，这是成功构建模型的基本技巧。
我们先不讨论模型的检验，只是直观的看一下预测模型的拟合情况，最后我们确定了预测模型后我们再讨论检验和预测值。
从图中我们看到，虽然简单模型确实显示了渐进的上升趋势，但并不是我们期望的结果，既没有考虑季节性变化，也没有周期性呈现，直观的讲基本上与线性预测没有差异。
所以我们拒绝此模型。
2-Holt线性趋势预测
Holt线性指数平滑法，一般选择：针对等级的平滑系数lapha=0.1,针对趋势的平滑系数gamma=0.2；
从上面的拟合情况看，Holt预测模型更平滑了，也就是说Holt模型比简单模型显现了更强的平滑趋势，但未考虑季节因素，还是不理想，所以还应放弃此模型。
3-简单季节性模型
当我们考虑了季节性变化后，简单季节性预测模型基本上较好的拟合了数据的大趋势，也就是考虑了趋势和季节。
4-Winters相乘法预测模型
我们再次选择Winters预测模型，实际上这时候非统计专业人士其实已经可以不用考虑Winters模型的原理了，因为对于大部分经营分析人员，如果期望把每一个预测方式的细节都搞清楚，并不容易，也容易陷入数量层面的纠葛中，我们只要相信软件算法就可以了。
此时，在数据集的时间跨度为10年，并且包含 10 个季节峰值（出现在每年十二月份）中，简单季节模型和Winters模型都扑捉到了这10个峰值与实际数据中的10个年度峰值完全匹配的预测结果。
此时，我们基本上可以得到了一个比较满意的预测结果。
此时也说明，无论采用指数平滑的什么模型，只要考虑了季节因素，都可以得到较好结果，不同的季节性指数平滑方法只是细微差异了。
但是，我们仔细看预测值和拟合值，还是有一些上升和下降的趋势和结构没有扑捉到。
预测还有改进的需求！
5-ARIMA预测模型
ARIMA模型是自回归AR和移动平均MA加上差分考虑，但ARIMA模型就比较复杂了，对大部分经营分析人员来讲，要搞清楚原理和方程公式，太困难了！期望搞清楚的人必须学过随机过程，什么平稳过程、白噪声等，大部分人头都大了，现在有了软件就不问为什么了，只要知道什么数据In，什么结果Out，就可以了。
我们采用专家建模器，但指定仅限ARIMA模型，并考虑季节性因素。
此时，我们看到模型拟合并相比较简单季节性和Winters模型没有太大的优势，结果可接受，但是大家注意到没有，实际上我们一直没有考虑自变量的进入问题，假如我们有其它变量可能会影响到男装销售收入，情况又会发生什么变化呢？
（注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）
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