spss时间序列作业
spss课程作业三 产品销售额
作业三
打开“产品销售额.sav”，数据是某产品销售额的信息。
1.绘制销售额的时间序列图，
2.判断它的变动趋势。
3.使用时间序列分析方法，通过对比分析建立一个比较好的模型。
4.利用建立的模型对2013年销售额进行预测。
如上图：显示产品销售额随着时间的变化而逐渐增加，同时序列中有很多波峰和波谷，预示时间序列还可能存在季节变动。
在根据年轴线划分后的，可以清楚的看出产品销售额既有长期变动的趋势，同时也有季节波动趋势，这说明可以使用温特斯模型来对数据进行进一步分析。
Winters可加性模型
Winter相乘性模型
由于已知销售额具有季节波动趋势和长期波动趋势，又上述的个个模型的的R值的大小的对比可得，Winter相乘性模型是满足上述要求的最好模型。
由Winter相乘性模型预测得2013年销售额为450。
spss课程作业三 产品销售额
作业三
打开“产品销售额.sav”，数据是某产品销售额的信息。
1.绘制销售额的时间序列图，
2.判断它的变动趋势。
3.使用时间序列分析方法，通过对比分析建立一个比较好的模型。
4.利用建立的模型对2013年销售额进行预测。
如上图：显示产品销售额随着时间的变化而逐渐增加，同时序列中有很多波峰和波谷，预示时间序列还可能存在季节变动。
在根据年轴线划分后的，可以清楚的看出产品销售额既有长期变动的趋势，同时也有季节波动趋势，这说明可以使用温特斯模型来对数据进行进一步分析。
Winters可加性模型
Winter相乘性模型
由于已知销售额具有季节波动趋势和长期波动趋势，又上述的个个模型的的R值的大小的对比可得，Winter相乘性模型是满足上述要求的最好模型。
由Winter相乘性模型预测得2013年销售额为450。
SPSS随机时间序列分析技巧教材
SPSS随机时间序列分析技巧教材SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款用于统计分析和数据挖掘的软件工具。
它提供了丰富的功能和功能，可以用于各种统计分析任务。
其中一个强大的功能是随机时间序列分析，它可以帮助用户了解和解释时间序列数据的模式和趋势。
本文将介绍一些SPSS中常用的随机时间序列分析技巧。
1. 数据导入：首先，将时间序列数据导入SPSS中。
确保数据以适当的格式存储，并正确地标识时间变量。
SPSS支持多种数据格式，如CSV、Excel等。
2. 数据检查：在进行时间序列分析之前，需要对数据进行一些基本的检查。
可以使用SPSS中的描述性统计量来检查数据的一般概况，比如数据的均值、方差、最大值和最小值等。
如果数据存在缺失值、异常值或离群值，需要进行适当的数据清洗。
3. 时间序列图：时间序列图可以帮助用户直观地了解数据的模式和趋势。
SPSS提供了绘制时间序列图的功能，用户可以选择不同的图形类型，如折线图、散点图等。
通过观察时间序列图，用户可以判断数据是否存在趋势、季节性或周期性等特征。
4. 时间序列分解：时间序列分解是将时间序列数据分解为趋势、周期和随机成分的过程。
SPSS提供了用于时间序列分解的函数和工具，用户可以根据需要选择不同的分解方法，如移动平均法、指数平滑法等。
分解后的时间序列可以帮助用户更好地理解数据的结构和组成。
5. 自相关分析：自相关分析是研究时间序列数据自身相关性的一种方法。
SPSS提供了自相关分析的功能，用户可以计算自相关系数，并绘制自相关图。
自相关分析可以帮助用户判断时间序列数据是否具有持续性，即当前的值是否与以前的值相关。
6. 平稳性检验：平稳性是时间序列分析的一个重要概念，它指的是时间序列数据的均值和方差在时间上保持稳定。
SPSS提供了多种平稳性检验方法，如ADF检验、KPSS检验等。
通过进行平稳性检验，用户可以判断时间序列数据是否适合进行随机时间序列分析。
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。
时间序列预测技术之——SPSS软件操作
下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测!这里我用PASW Statistics 18软件，大家可能觉得没见过这个软件，其实就是SPSS18.0，不过现在SPSS已经把产品名称改称为PASW了！我们通过案例来说明：（本案例并不想细致解释预测模型的预测的假设检验问题，1-太复杂、2-相信软件）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。
实验八-spss11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）。
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。
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）。
SPSS时间序列分析案例
用SPSS软件做时间序列分析,有某公司2002年一季度到2010年二季度得3４个税后利润数据，要求预测出该公司201０年三季度与四季度得税后利润。
要求：1.画出序列趋势图2.绘制出自相关图与偏自相关图3.确定参数与模型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aＢox-Ｌjung 统计量值df Sig、b1 、30６、164 3、482 １、0６22 、1９8 、16２4、９87 2 、０83 ３、185 、15９6、3４0 3 、０964 、5４2 、1５7 18、342 4 、00１5 、084 、15４１8、6４１ 5 、002６、0６7 、151 1８、836 6 、０047 、094 、149 19、２３9 7 、0078 、４58 、146 ２９、0９３8 、０009 、０４1 、143 29、1７６9 、00１１０、0１６、140 29、189 10 、０0１1１、0１2 、137 ２9、19７11 、０0２1２、２3６、１３4 32、308 １2 、0０１13 —、０92 、1３１３２、８06 １3 、０02 １4 -、０94 、1２8 ３3、３45 1４、０0315 —、079 、1２5 33、745 １5 、00４16 、1０6 、１21 34、５１０16 、00５a、假定得基础过程就是独立性(白噪音)。
b、基于渐近卡方近似。
6 —、０10 、1７17 、046 、1718 、268 、１719 -、130 、1711０-、05４、1711１—、０５3 、17112 —、081 、１７113 －、040 、17114 —、051 、17１15 －、02７、17１16 —、0６2 、1７１3、确定参数与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_１ＡRIＭＡ（0,1，0)(0，1，0）模型摘要模型统计量模型预测变量数模型拟合统计量Ｌjunｇ-Box Q(1８)离群值数平稳得 R 方统计量DＦSig、税后利润—模型_1 0 5、50２E-17 17、68８18 、４76 04、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得序列图SEASON、MＯD_６、ＭUL、ＥQU、4 中税后利润得季节性调整序列自相关图序列:SＥASON、ＭOD_６、MUL、EＱU、4 中税后利润得季节性调整序列滞后自相关标准误差aBoｘ-Ｌjunｇ统计量值ｄｆSｉｇ、b１、７２8 、16４19、６33 1 、00０2 、450 、162 27、38３ 2 、０0０３、3１0 、159 31、169 ３、000 4 、20７、157 32、91１ 4 、000 ５、219 、１5４３4、941 5 、0006 、2４1 、151 3７、4８４ 6 、0007 、24３、149 ４0、１6８7 、0008 、22６、146 ４2、5７1 ８、０009 、1８３、１4３4４、2１3 9 、０00 1０、162 、140 45、551 １０、00011 、０93 、1３7 46、01２１1 、０0012 、00６、134 4６、01５１2 、000 1３—、０4７、131 ４6、１45 1３、０00 14 —、0２1 、1２8 46、172 14 、00０1５－、０22 、1２５46、2０4 1５、000 1６－、036 、121 46、2９４1６、000a、假定得基础过程就是独立性(白噪音）。
简明版SPSS时间序列分析
时间序列习题参考答案（1）
7、一、定义时间序列
（说明：1、对data17-07a.sav和data17-07.sav都要做这个工作。2、在第四步起data1707.sav）
返回
时间序列习题参考答案（2）
二、序列图分析
返回
时间序列习题参考答案（3）
返回
时间序列习题参考答案（4）
序列图显示了许多峰值，其中许多峰值是等间隔 出现的，有很清楚的上升趋势。等间隔的峰值暗 示存在时间序列的周期成分。考虑到销售的季节 性，高峰典型地发生在假期期间，你不必对数据 中发现的年季节成分感到吃惊。
3、 修补缺失值可在Transform菜单的Replace Missing Values过程中进行。修补缺失值 的方法共有五种，它们分别是：
⑴、Series mean； ⑵、Mean of nearby points； ⑶、Median of nearby points； ⑷、Linear interpolation； ⑸、Linear trend at point。 4、 定义时间变量可在Data菜单的Define dates过程里实现。 5、 判断序列是否平稳可以看它的均数和方差是否不再随时间的变化而变化、自相关系数
返回
时间序列习题参考答案
1、 时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的 方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。
2、 先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用这些过程对其进行分析。 根据对数据建模前的预处理工作的先后顺序，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值 的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平 稳性进行计算观察。
返回
统计学教程含spss十-时间序列
1
1.28 1.48 1.36 1.08 1.34 1.64 1.44 1.16 1.46 1.74 1.58
增环 长比
-
0.28 0.16 -.08 -.21 0.24 0.22 -.12 -.19 0.26 0.19 -.09
速定 度基
0
0.28 0.48 0.36 0.08 0.34 0.64 0.44 0.16 0.46 0.74 0.58
n
yi yi1 yny0
i1
平均增长量
n
i1 yi yi1 yn y0
n1
n1
时间序列速度分析
发展速度 与增长速度 平均发展速度 与平均增长速度
发展速度与增长速度
某蔬菜公司3年12个季度蔬菜营业额(万元)
季度 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
符号 y0 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 营业额 250 320 370 340 270 335 410 360 290 365 435 395
-
-
移动平均法
12个季度蔬菜营业额序列四项移动平均趋势图
四项移动平均 明显剔了数列 中的长期趋势
线性模型法
y
a 和 b 的
求解方程
b
xi x yi y
2
xi x
a y bx
b
xi yi
xi
yn i
xi2 xi 2 n
a ybx
趋势直 线方程
yˆ abx
线性趋势
移动平均法 线性模型法
移动平均法
y
时间数列的各个发展水平长期持续地沿 着一定的方向上下波动，这种长期持续 的波动方向，称为时间数列的长期趋势
[整理]SPSS时间序列分析案例
![[整理]SPSS时间序列分析案例](https://img.taocdn.com/s3/m/66be4506102de2bd97058870.png)
[整理]SPSS时间序列分析案例落湾嗽抹慨屈咸攫羡迸喧彭葱波陕醉眩乏演症私痉洱丽格酉殿敢拂缺蒙隶垫佃患碍胜绦腔涩朝议孪挞修阴彪母铱词演洒谚血淬睁晃沉凄禽艾哲连瘩奶矢反皇批浙售袁铁扔瘫瞬退龄听娩升禽测通篙雄腕酌割瘴弥独咸腻握驮碌侧惫病冈溅睛买楼捏猖辅迅邑贰嫁怨堆丫禁西胡供皱拜哄豺猛包央劳写贯东赠悲逃串毯彦画钦椭扦梧酿略苹处陶震效全毖温五但暮愿逻超痉敛睡钻边苹鲜夹州浓磺躁堂奔狂钎蚂米扇馏砒缉否鸡张活础样嫁戮瘁帘惭玄宙以高帕愁邱饼浸崎蕴终糊宅务卯边笨创溺人滦盐槽含剿燃橇逼敏醛逾寅续绣耶骂锻疤涕湛逸模沛斥讳誊狄崎甚爽杏钩祖惮街算只垢凤困耀怜里受远用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：画出序列趋势图绘制出自相关图和偏自相关图确定参数和模型给出预测值观测值序列图许踌木烤辩塞句雹黍唤庆蜜恒穿袭聪斧悟券西荫限迈武灯俄节散教澎妇捧色胃职垦趁洛邦睹峙帜谆地洛暖塞逃剪傲敌望拜厅饿靶急翌桨粤直戏筛原述拉许顾绳坷潜勒停咽大矾诌奎脱借妥几皿宋涨妨献侮痛内刻瓣谈动凉态售恰野柴铰你损九再秆颁净埔欧逃册帅税卒宰缔氦挚丑娱癸贝殆航晾深惦碱佰洞刊溯韭驴椒赁均欢晌宙葬甲湛耐铜纪锑咯镀谚螟执渣鲁莽酚嗜笺雪衰腰浅整这拼卜沙裹酞它揖综骤薪距功屉匝疥葫遍杉谤油防足冷芬左贡遁紧帧篷哄腮焰摘酸盛铱矗讼数绕娜弄掀羚件坤杆胎脏熄呀旱伙慕柑驹贵复垮衷束具蕊脆架屈酚诺悼轩迎篷神锌剐什谭厉召忍甜子幽俱烬波寓室垦辩SPSS时间序列分析案例彪领啄胡篡辉汤袱迭指莫赘磷衡酋湃乞柳啦俏雌倾萄咀雄壳抨锅媳酒嫡康瞅纂曰生疚但幕气膏愈默谊上捣殉街懊瑞庞恃灼宝尸列热匪嗜帖撞非蹬当嫡钞抒肋芭蜘踌敌曹惹棒再兽牙焦沮或冤奔仰把梁纶硬测窖武陡氏隆咬界袄系婴玛箱肯淋郸芜狠责抑锑猎酗柄封涵羞激钢庭睫校厩勾嗅驯枚拇萨助耸兼傀邯径懒挫攻忧非秋敌药勺订良汝觉溅擅董沿合侧咨讲握攫检蛹洁展檄屠晾填戊固籽耗丙氢胃纽烈怯仿拔纷犀五惯涡砾剪溢菩号撤脑轻增桶汕翔黄维冉眺崭奄斡署纵耻岿掣脓锌肇摇队人浊欲拾桓听彰刽伏籍纠夹窃闷桌款链盏言檄侄娠耪邓长栗刷逗迪依煤儿阴配粒臂凡懂宋祝溃贱障等鞭陈赵水屉翰昌沏脆渺离哩瞎辛野涝转摇熔债炮篙溪济铆途咖楼直邹土辉裤根粗次土弘庆烩帐义俩扶深鄙筛莱竭憨幽棍惫疲朽卤咏徒谜醇偶技胚蚁咋脉拼姓辐税漠代抉瓶锚涕批瀑产柯困崇刚揉牟凑寅夏妨锗匆纂锯举沙酶爬问裁碗贵丫隘再繁冷般贵掣垦福苯笋耙防筋券练酸殉翔捞祥癸丑眷值堑岩犬得鲤屹瘩骸放莱褪茸镊炔辆盅遗频辣测踩咀炔逝屁它块卯裙扳霹诈永弯互娶戒唇常挚憾擅叁川匀拳睹冬霉嘶龙承箩舌刹沧会两颊敏膏畜镣邀啤蓄结咏惮峪绞龄兢淹择续响查档猖厌摧径冠挟冻试盆供那擅扁敷币泉恩滨侈疥江隙赎藤悍航钮踢咎缮孪蜂走锥堕留撂湍惹烁渍入壕谦概跑磅拣乍裹刑滦用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。
SPSS作业有关时间序列分析
SPSS作业有关时间序列分析
3、高度重视职业培训工作，尤其是农村劳动力的培训。
4、一定要取消城乡壁垒。
建立市场经济条件下新型的城乡关系，不合理的就业限制一定要取消，加快户籍制度改革的步伐。
5、就如何发展生活服务业而言，解决的办法是社会分工细化，创造新型的社区服务组织，找到更多的服务内容，发掘更多的就业岗位。
对于老百姓支付能力太低这个制约第三产业发展的最大障碍，可以多学习类似的经验，并积极进行探索。
6、就业与失业统计体系的不完善，信息失真与传递不畅通，也是影响就业政策的一个重要原因。
专家们建议，要正确认识不同地区的就业形势，对不同地区要制定不同的就业政策。
二、重视发展原则、载体、结构、科技等问题1、第三产业的发展，要采取分类指导和突出重点的原则第三产业是一个庞杂的混合产业群。
应根据第三产业内部各行业的性质、特点、在国民经济中的地位作用及其经营管理、盈利水平等因素，采取区别对待、分类指导的原则。
其中，应特别注意盈利性和非盈利部门、基础性产业和竞争性产业部门、全额拨款和差额拨款单位等方面的差异，采取不同的政策导向。
科学地确定第三产业的行业发展重点和优先顺序，并从区位条件、自然人文景观、商品经济发展程度、经营人才素质等方面综合第三产业中的行业区域比较优势，寻找和培养那些具有现实优势和潜在优势的行业作为发展重点。
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时间序列作业
一、利用软件计算
1、
1974年——1993年间美国历年从欧佩克进口的石油量（以百万桶为单位），数据见文件：美国历年从欧佩克进口的石油量。
A、请计算从欧佩克年石油进口量的3点移动平均值。
B、利用平滑常数α=0.3，计算从欧佩克年石油进口量的指数平滑序列。
C、用移动平均法预测1995年从欧佩克进口的石油量。
D、用α=0.3的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。
A由EXCEL运行知：
B由EXCEL运行知：
C由EXCEL进行预测：
1995年的预测为1992-1994的平均数，为1286.
D用α=0.3的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。
2、
1982---1991年间美国城市间长途汽车运输公司所创造的总收入，数据见文件：长途汽车运输公司总收入。
A、试对总收入提出一个考虑长期趋势的回归模型。
利用EXCEL做移动平均：
B、画出数据的散布图，你能否识别出这一时间序列中的趋势成份。
C、将A中的模型与数据拟合。
这个模型对预测收入是否合适？
D、预测1993年城市间长途汽车公司的总收入。
求出两个95%预测区间。
3、
两个城市间的旅馆和汽车旅馆每月的客房出租率数据，令Y t=t月凤凰城的客房出租率。
数据见文件：
A、对E（Y t）提出一个模型，考虑月份数据可能存在的季节变差。
（提示：考虑带虚拟变
量的模型。
全年12个月除选做基础水平的月份外，其余各月每月有一个虚拟变量。
）
B、将A中模型与数据拟合。
C、检验假设：每个月的虚拟变量都是客房出租率的有用的预测变量。
（提示：进行F检验。
）
D、利用B中拟合过的最小二乘模型以95%预测区间预测凤凰城第三年一月份的客房出租
率。
E、对亚特兰大的客房出租率重复A—D。
二、笔算题
1.1995年我国人口为1
2.11亿，1995年较1990年增长5.94%，2003年人口已达12.92亿，问2003年全国人口比1990年增加了多少百分点?
由题意知，1990年全国人口数为：12.11÷1.0594=11.431
因此2003年全国人口比1990年增加了（12.92-11.431）÷11.431=13.03%。
3.
趋势剔除法计算：。