spss时间序列模型
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。
为了分析时间序列，需要先绘制线图直观地反映时间序列的变化趋势和变化规律。
具体操作如下：1. 在数据编辑窗口单击Graphs→Line,打开Line Charts对话框如图4.2.。
从中选择Simple单线图，从Date in Chart Are 栏中选择Values of individual cases，即输出的线图中横坐标显示变量中按照时间顺序排列的个体序列号，纵坐标显示时间序列的变量数据。
SPSS时间序列：频谱分析
SPSS时间序列：频谱分析⼀、频谱分析（分析-预测-频谱分析）“频谱图”过程⽤于标识时间序列中的周期⾏为。
它不需要分析⼀个时间点与下⼀个时间点之间的变异，只要按不同频率的周期性成分分析整体序列的变异。
平滑序列在低频率具有更强的周期性成分；⽽随机变异（“⽩噪声”）将成分强度分布到所有频率。
不能使⽤该过程分析包含缺失数据的序列。
1、⽰例。
建造新住房的⽐率是⼀个国家/地区经济的重要晴⾬表。
有关住房的数据开始时通常会表现出⼀个较强的季节性成分。
但在估计当前数字时，分析⼈员需要注意数据中是否呈现了较长的周期。
2、统计量。
正弦和余弦变换、周期图值和每个频率或周期成分的谱密度估计。
在选择双变量分析时：交叉周期图的实部和虚部、余谱密度、正交谱、增益、平⽅⼀致和每个频率或周期成分的相位谱。
3、图。
对于单变量和双变量分析：周期图和频谱密度。
对于双变量分析：平⽅⼀致性、正交谱、交叉振幅、余谱密度、相位谱和增益。
4、数据。
变量应为数值型。
5、假设。
变量不应包含任何内嵌的缺失数据。
要分析的时间序列应该是平稳的，任何⾮零均值应该从序列中删除。
平稳. 要⽤ARIMA 模型进⾏拟合的时间序列所必须满⾜的条件。
纯的MA 序列是平稳的，但AR 和ARMA 序列可能不是。
平稳序列的均值和⽅差不随时间改变。
⼆、频谱图（分析-预测-频谱分析）1、选择其中⼀个“频谱窗⼝”选项来选择如何平滑周期图，以便获得谱密度估计值。
可⽤的平滑选项有“Tukey-Hamming”、“Tukey”、“Parzen”、“Bartlett”、“Daniell（单元）”和“⽆”。
1.1、Tukey-Hamming. 权重为Wk = .54Dp(2 pi fk) + .23Dp (2 pi fk + pi/p) + .23Dp (2pi fk - pi/p)，k = 0, ..., p，其中p 是⼀半跨度的整数部分，Dp 是阶数p 的Dirichlet 内核。
1.2、Tukey. 权重为Wk = 0.5Dp(2 pi fk) + 0.25Dp (2 pi fk + pi/p) + 0.25Dp(2 pi fk -pi/p)，k = 0, ..., p，其中p 是⼀半跨度的整数部分，Dp 是阶数p 的Dirichlet 内核。
spss时间序列模型
《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用时间序列分析数学与统计学学院一、实验内容：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。
本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。
但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。
时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。
对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。
我们已XX省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。
二、实验目的：1.准确理解时间序列分析的方法原理2.学会实用SPSS建立时间序列变量3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。
4.掌握时间序列模型的平稳化方法。
5.掌握时间序列模型的定阶方法。
6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。
7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。
三、实验分析：总体分析：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SPSS对数据进行分析。
数据的预处理阶段，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。
数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。
四、实验步骤：SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。
SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是：1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口：单击【ok(确认)】按钮，此时完成时间的定义，SPSS将在当前数据编辑窗口中自动生成标志时间的变量。
SPSS时间序列分析-spss操作步骤讲述
Time Serises Modeler 对话框Variables选项卡
返回
专家建模标准模型选项卡
返回
判断异常值选项卡
指数平滑标准模型选项卡
返回
ARIMA Criteria Model选项卡
返回
侦查异常值的选项卡
返回
自变量转换选项卡
Байду номын сангаас
返回
时间序列模型Statistics选项卡
返回
Time Serises Modler Plots选项卡
第17章
时间序列分析
Time Series
返回
目 录
各种时间序列分析过程 修补缺失值与创建时间序列
序列图
操作 实例
季节分解法
操作 实例
频谱分析法
频谱分析操作 实例
建立时间序列模型
操作 实例
互相关
操作 实例
应用时间序列模型
操作
自相关
操作 实例
习题17及参考答案
结束
返回
各种时间序列分析过程
返回
修补缺失值过程与对话框
返回
时间序列习题参考答案（5）
三、自相关分析
返回
时间序列习题参考答案（6）
表中显示的是自相关计算结果，从左向右，依次列出的是：滞后数、自相关系数 值值、标准误差、Box-ljung统计量（值、自由度、原假设成立的概率值）。由于原假 设（假设基本过程是独立的，也即假定时间序列所反映的随机过程是白噪声）成立的 概率值都小于0.05，所以全部自相关均有显著性意义。
返回
时间序列习题参考答案（17）
六、数据转换
返回
时间序列习题参考答案（18）
返回
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。
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。
时间序列的SPSS软件操作
五 、时间序列的SPSS软件操作
解：（1）打开SPSS变量视图界面，定义变量名及其属性，如图9-23所示。
图9-23 定义变量名及其属性
五 、时间序列的SPSS软件操作
（2）打开数据视图，录入数据。
（3）执行“数据”→“重组”命 令，打开“重组数据向导”对话框， 单击“下一步”按钮，逐步向下操作 ，将“目标变量”改为“销售量”， 把“一月”到“十二月”移至“要转 置的变量”列表框中，把“年份”移 到“固定变量”列表框中（见图9-24 ），单击“下一步”按钮，继续向下 操作，直至完成。
从图9-30可以看出，数据文件中增加了4个序列：ERR_1表示 “销售量”序列进行季节性分解后的不规则变动序列，SAS_1表示 “销售量”序列进行季节分解除去季节性因素后的序列，SAF_1表示 “销售量”序列进行季节性分解产生的季节性因素序列，STC_1表示 “销售量”序列在季节性分解后生成的序列趋势和循环成分。
图9-30 季节变动、循环变动、长期趋势和不规则变动指数计算结果
五 、时间序列的SPSS软件操作
从图9-29可以看出，由于受季节性因素的影响，各月份的化肥 销售量有很大不同。例如，3、4、5、6、7月份的季节指数大于1， 说明化肥销售量在这些月份是旺季，其余月份的季节指数小于1，说 明这些月份是化肥销售的淡季，其中，9月份的销售情况最差，5月 份的销售情况最好。
项目
时间序列的SPSS软件操作
五 、时间序列的SPSS软件操作
下面举例说明利用SPSS软件创建时间序列以进行季节变动分析的方法 。
【例9-22】 某地区2012年—2015年化肥销售量见表9-26，利用SPSS 软件进行季节变动表分9-析26 。某地区2012年—2015年化肥销售量
时间序列季节性分析spss
时间序列季节性分析spss表1 为某公司连续144个⽉的⽉度销售量记录，变量为sales。
试⽤专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。
选定样本期间为1978年9⽉⾄1990年5⽉。
按时间顺序分别设为1⾄141。
⼀、画出趋势图，粗略判断⼀下数据的变动特点。
具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选⼊“Variables”列表框，时间变量date选⼊“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则⽣成如图2 所⽰的sales序列。
图1 “Sequence Chart”对话框从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加⽽加⼤。
⼆、模型的估计（⼀）、季节性分解模型根据时间序列特点，我们选择带线性趋势的季节性乘法模型作为预测模型。
1、定义⽇期具体操作为：依次单击菜单“Data→Define Date”，打开“Define Date”对话框，在“Cases Are”列表框选择“Years，months”的⽇期格式，在对话框的右侧定义数据的起始年份、⽉份。
定义完毕后，单击“OK”按钮，在数据集中⽣成⽇期变量。
图3 “Define Date”对话框2、季节分解具体操作为：“Analyze→Forecasting→Seasonal Decomposition”打开“Seasonal Decomposition”对话框，将待分析的序列变量名选⼊“Variable”列表框。
在“Model Type”选择组中选择“Multiplicative”模型；在“Moving Average Weight”选择组中选择“Endpoints weighted by 0.5”。
单击“OK”按钮，执⾏季节分解操作。
图4 “Seasonal Decomposition”对话框3、画出序列图①原始序列和校正了季节因⼦作⽤的序列图图5为sales 序列和校正了季节因⼦作⽤的序列图。
第十一章SPSS的时间序列分析
3.1 AR（自回归）模型
一般地，如果和p个过去值有关则是p阶自回归模型， 记为AR（p），表达式为： xt 0 1 xt 1 2 xt 2 p xt p t
(B) xt t
或者
其中， (B) 1 1 B 2 B 2 p B p
1 - 12
第三节 时间序列的图形化观察
4、互相关图（CCF） 对两个互相对应的时间序列进行相关性分 析，检验一个序列与另一个序列的滞后 序列之间的相关性 Analyze>Forecasting>Cross Correlations 举例： GDP与通信业务收入，0阶滞后相关性最显 著
1 - 13
3.2 MA模型
（Moving Average Model）
3.3 ARMA模型
（Auto Regression Moving Average model）
3.4 ARIMA模型
（ Autoregressive Integrated Moving Average Model ）
1 - 22
3.1 AR（自回归）模型
1 - 15
第六节 ARIMA模型
ARIMA模型全称为自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克 思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的著名时间序列 预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。
第十一章 SPSS的时间序列分析
1-1
第一节 时间序列分析概述
一、相关概念 时间序列：有序的数列：y1,y2,y3,…yt 理解： 1、有先后顺序且时间间隔均匀的数列； 2、随机变量族或随机过程的一个“实现” ，即在每一个固定时间点t上，现象yt看 作是一个随机变量， y1,y2,y3,…yt是一系 列随机变量所表现的一个结果。
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。
spss中的x-s模型的定义及基本流程
spss中的x-s模型的定义及基本流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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【SPSS看统计学】之时间序列预测
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。
SPSS数据分析-时间序列模型
我们在分析数据时，经常会碰到一种数据，它是由时间累积起来的，并按照时间顺序排列的一系列观测值，我们称为时间序列，它有点类似于重复测量数据，但是区别在于重复测量数据的时间点不会很多，而时间序列的时间点非常多，并且具有长期性。
这种数据资料首先先后顺序不能改变，其次观测值之间不独立，因此普通的分析方法不再适用，需要专门的时间序列模型，这种时间序列分析关注的不再是变量间的关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律。
时间序列模型根据分析思想不同可以分为传统时间序列模型和现代时间序列模型 1.传统时间序列模型它分为时间序列由长期趋势、循环趋势、季节变化、不规则变化四部分组成，通过分析各部分如何结合以及如何相互作用来进行时间序列分析，代表模型有指数平滑模型 2.现代时间序列模型它把时间序列看做是一个随机概率过程，把任意时间内发生的事情看做是概率作用，由此进行分析，这种模型比传统时间序列模型计算量更大，代表模型有ARIMA模型时间序列模型对数据要求较高，并且不同的时间趋势有不同的分析方法，因此分析起来比较繁琐，在SPSS中使用的过程较多，主要有 1.数据预处理此过程包括填补缺失值、定义时间变量，时间序列平稳化，做一些分析前的准备 2.时间序列建模与预测此过程是选择合适的模型进行建模，并对模型进行各种检验和诊断，以达到最优效果 3.模型调优我们得出的模型只是针对这一段时间数据的预测，对于长期趋势是否适合还不得而知，随着时间推移，会有新的数据加入，因此需要对模型进行不断的调整校正。
下面我们看一个例子我们希望根据nrc的数据进行预测，收集了1947年1月至1969年12月的数据，希望据此预测1970年1-12月的数据，数据如下首先我们进行预处理的第一步：填补缺失值时间序列模型对数据完整性要求较高，并且对于缺失值，不能采取剔除的方法处理，因为这样会使周期错位，在SPSS中有两个过程可以对缺失值进行处理，分别是1.转换—替换缺失值2.分析—缺失值分析该过程专门用于分析并填充缺失值，比较全面，内容也包含上面的替换缺失值过程第二步：定义时间变量SPSS中需要专门设置时间变量，才可以进行后续的时间序列分析，否则即使直接输入时间数值，SPSS也无法自动识别数据—定义日期第三步：时间序列平稳化时间序列模型都是建立在序列平稳的基础上，一个平稳的随机过程有如下要求：均值、方差不随时间变化；自相关系数只与时间间隔有关，而与所处的时间无关。
利用spss17.0的专家建模器实现arima模型及时间序列分析
第二步，数据的导入，可以是excel文件，也可以直接复制粘贴过来。这 里以excel的源文件为例。 文件——打开 ；界面如下
打开后的界面如下：
第三步：用时间序列分析 分析——预测——创建模型 界面如下，提示的定义日期可以根据数据的日示 数据集处：
输出查看器：
输出查看器
预测值
输出查看器的图形
第七步：设置图表 建议在拟合值出画勾。这样可以鲜明看到拟合值与预测值的比较
第八步：保存选项 在预测值处画勾，并将‘预测值（p）’改为‘预测值’
第九步：选项栏，点击第二个选项，如果定义了日期，则日期处填写想 要预测日期的最后一个日期；如果没有定义日期，则看已知数据的个数， 加上自己要预测的个数，键入即可。 最后点击确定。
第四步：选择变量，将要分析预测的变量转入因变量，自变 量可有可无。
此处仅选x1进行分析，放到因变量的栏里 如下图：
第五步：可以在界面的中间找到条件选项点开：
点开条件选项，可以选择模型类别，默认的为‘所有模型’， 此处以arima模型为例。
在条件选项下还可以选择对离群值的设置。
第六步：设置统计量，注意要在显示预测值的空白处画勾，
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《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用
时间序列分析
数学与统计学学院
一、实验内容：
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。
本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。
但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。
时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。
对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。
我们已辽宁省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。
二、实验目的：
1.准确理解时间序列分析的方法原理
2.学会实用SPSS建立时间序列变量
3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。
4.掌握时间序列模型的平稳化方法。
5.掌握时间序列模型的定阶方法。
6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。
7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。
三、实验分析：
总体分析：
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SPSS对数据进行分析。
数据的预处理阶段，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。
数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。
四、实验步骤：
SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。
SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是：
1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口：
单击【ok(确认)】按钮，此时完成时间的定义，SPSS将在当前数据编辑窗口中自动生成标志时间的变量。
当数据准备好，为认识数据的变化规律，判断数据是否存在离群点和缺损值，最直接的观察方法是绘制序列的图像。
2.选择菜单选项栏中的Analyze>forecasting>Sequence
Charts,弹出Sequence Charts对话框。
单击【ok(确认)】按钮，得到时序图：
观察发现序列没有明显的周期性，为非平稳时间序列。
一般而言，
一次差分可以将序列中的线性趋势去掉，二次差分可以将序列中的抛物线趋势去掉，图中曲线存在线性趋势，用一阶差分运算去除。
3.选择菜单：Transform>Create Time Series，弹出对话框：
单击【ok(确认)】按钮，此时完成线性成分的去除，SPSS将在当前数据编辑窗口中自动生成差分后的新变量X_1。
数据经过一阶差分后，检验差分序列自相关和偏相关函数是否为截尾或拖尾，若是则数据已为平稳序列可以进行ARIMA建模，否则继续对数据进行平稳化处理。
4.选择菜单Analyze→Time Series→Autoregression。
把被解释变量选择到Dependent框中，选择解释变量到Independent(s)框中。
单击【ok(确认)】按钮，此时生成自相关和偏自相关相关数据。
表中显示的是自相关计算结果，从左向右，依次列出的是：滞后数、自相关系数值、标准误差、Box-ljung统计量（值、自由度、原
假设成立的概率值）。
通过标准误差以及Box-ljung统计量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模型。
自相关图显示序列在2阶滞后期时进入平稳置信区间并拖尾，所
以MA（q）的q取值为2。
偏自相关序列在1阶滞后期时进入平稳置信区间并拖尾，所以AR(p)的p取值为1。
数据经过一阶差分，所以I （d）的取值为1。
5.当时间序列的数据已经准备好以后，选择菜单栏中的Analyze>Forecasting>Create Models命令，弹出Create Models 对话框。
在该对话框左侧的Variables列表框中选择一个变量，将其移入Dependent Variables列表框。
在Method下拉列表框中选择ARIMA，然后选择ARIMA选项，单击Criteria按钮，弹出ARIMA Criteria对话框。
单击Create Models对话框中的ok按钮，将进行ARIMA模型建模和分析，结果如下：
平稳的R方为0.414说明基本拟合。
我们根据以上方法改变ARIMA(p,d,q)中的系数重新建模。
(p,d,q)取值分别为（1，1，0）得出结果如下：
通过平稳R方值的比较，（1，1，2）的平稳R方取值明显大于（1，1，0）模型的取值，所以此次实验ARIMA（1，1，2）模型较适合，预测2006年就业人数为1946.63万，在1881.52与2103.75万范围之内。