SPSS时间序列分析总结
SPSS随机时间序列分析技巧
运行结果
s1 =16 4100 yhat9 = 17 1828 sigma = 0 9613
19
Matlab 程序
clc;clear alpha=0 4; y=16 41 17 62 16 15 15 54 17 24 16 83 18 14 17 05; s11=y1; for i=2:8
Mt(1)
1 N (yt
yt1 ytN1)
1 N
(yt1
ytN )
1 N
(yt
ytN )
M(1) t1
1 N
(yt
ytN
)
5
二次移动平均
M(2) t
1(M(1)t N
M(1)t1M(1)tN1)
Mt(21)
1(M(1)t N
M(1)tN)
当预测目标的基本趋势是在某一水平上下波动时;可用
一次移动平均方法建立预测模型:
时间 t 价格 yt
1 2 3 4 5 6 78 16 41 17 62 16 15 15 54 17 24 16 83 18 14 17 05
Matlab 程序
alpha=0 4; y=16 41 17 62 16 15 15 54 17 24 16 83 18 14 17 05; s11=y1; for i=2:8
temp=cumsumy;% 求累积和 mt=temp4:110 temp1:7/4; y12=mtend ythat=mt1:end1; fangcha=meany5:11ythat ^2; sigma=sqrtfangcha
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(时间序列分析)
• 横截面数据也常称为变量的一个简单随机样本，也即假设每个数据 都是来自于总体分布的一个取值，且它们之间是相互独立的(独立 同分布)。
• 而时间序列的最大特点是观测值并不独立。时间序列的一个目的
是用变量过去的观测值来预测同一变量的未来值。 • 下面看一个时间序列的数据例子。 • 例1. 某企业从1990年1月到2002年12月的月销售数据(单位：百
三、指数平滑模型
• 时间序列分析的一个简单和常用的预测模型叫做指数平滑
(exponential smoothing)模型。
• 指数平滑只能用于纯粹时间序列的情况，而不能用于含有独立变量 时间序列的因果关系的研究。
• 指数平滑的原理为：利用过去观测值的加权平均来预测未来的 观测值(这个过程称为平滑)，且离现在越近的观测值要给以越重
Seanal adjusted series SA
Seas factors SF
YEAR
图3 销售数据的季节因素分离
第十七页，共70页。
120
可以看出，逐月的销
100 售额大致沿一个指数
80 曲线呈增长趋势。
60
↘
40
20
0
-20 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
3. saf_1：季节因素(seasonal factor) ，记为{SFt }； 4. stc_1：去掉季节及随机扰动后的趋势及循环因素(trend-
cycle series)，记为{TCt }。
第十五页，共70页。
• 这些分解出来的序列或成分与原有时间序列 之间有如下的简单和差关系：
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。
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。
SPSS的时间序列分析
2019/12/13
Systems Engineering, System Prediction
2.时间序列分析的一般步骤
数据的准备阶段
数据的观察及检验阶段
数据的预处理阶段
数据分析和建模阶段
2、具有趋势性的非平稳时间序列,序列的 各阶自相关函数值显著不为零,同时随着阶 数的增大,函数值呈缓慢下降的趋势偏自相 关函数值则呈明显的下降趋势,很快落入置 信区间。
2019/12/13
Systems Engineering, System Prediction
3、具有周期性的非平稳时间序列,其自相 关函数呈明显的周期性波动,且以周期长度 及其整数倍数为阶数的自相关和偏自相关 函数值均显著不为零。
2019/12/13
Systems Engineering, System Prediction
2.2.2时间序列的图形化观察工具
• 序列图( Sequence) 一个平稳的时间序列在水平方向平稳发展,在垂直
方向的波动性保持稳定,非平稳性的表现形式多种多 样,主要特征有:趋势性、异方差性、波动性、周期性、 季节性、以及这些特征的交错混杂等。
该模型描述表包含每个估计模型名称和模型 类型。在本例中,因变量是男子服装销售量,系 统分配的名称是 Model-1。专家建模得出的最 佳拟合模型为ARMA(0,0,0)(0,1,0),它是1阶季节 差分自回归综合移动平模型。
模型的季节性说明了在序列图中见到的季节 性峰值,1阶差分反映了数据中明显的上升趋势。
至此,完成了SPSS的时间定义操作 SPSS将在当 前数据编辑窗口中自动生成标志时间的变量。 同时,在输出窗口中将输出个简要的日志,说明时 间标志变量及其格式和包含的周期等。
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。
SPSS时间序列一点总结
SPSS时间序列一点总结(一)SPSS中"Time Series"包括4个时间序列分析子菜单:1.Exponential Smoothing指数平滑2.Autoregression自回归3.ARIMA自回归综合移动平均4.Seasonal Decomposition季节分散法(一)Exponential Smoothing指数平滑中的Model有四种:Simple、Holt、Winters、Custom. Simple法是在移动平均法基础上发展而来的一次指数平滑法,它假定所研究的时间序列数据集无趋势和季节变化.Simple法基本过程:1.首先定义变量、输入数据,至少要有一个变量,点出Data菜单中的Define Dates对话框,定义时间序列的周期.Define Dates可用来建立时间序列的周期性.共有20种可用来定义时间日期的变量.2.指定需要进行指数平滑处理的变量.从左侧变量名列表中选中需要进行指数平滑处理的变量,单击右面一个右箭头按钮,使变量名移到Variables框中.如果变量为多个,则计算完一个后,再输入另一个变量.3."Parameters"参数设定,选定指数平滑中的参数,误差修正权数 a(General(Alpha))的取值在默认状态下为0.1,其取值大小依赖于已知时间序列的性质,通常都使用在0.1至0.3之间的数值并产生一个依赖于大量的过去观测资料的预测.接近于1的值较少用,它将给出更加依赖于新近观察资料的预测.当a=1时,预测值等于最新的观测值.单击Grid Search选项,如不加改动,可让程序自动计算a从0.1到1的10个指数平滑结果,并将误差平方和最小的平滑结果暂时存放在数据库中,当然,在这里可重新设置a的开始值,以后每次的增加值及终止值.在本程序中,确定Initial Values初始值栏中的选择有两种方式,选择Automatic项,初始值用自动方式生成,程序自动取时间序列的总平均值为初始值:选择Custom项,可手工输入初始值及趋势值.单击"Save",最后单击"OK"并执行.Holt双参数线性指数平滑法适用于有线性趋势及无季节变化的时间序列的趋势.它可以用不同的参数对原时间序列的趋势进行平滑,具有很大的灵活性.在此法中要用到两个参数a、g(从0到1之间取值)和三个方程(略).Holt法基本过程1、首先按定义变量、输入数据,至少要有一个变量,在Data菜单的Define Dates设置; 指定需要Holt指数平滑法处理的变量.从左侧变量名列表中选中需要进行指数平滑处理的变量,如果变量为多个,则计算完一个后,再输入另一个变量.选定Holt选项.设置Parameters即指数平滑中的参数,参数a、g的取值在默认状态下都为0.1,它们都在0到1之间取值.其取值大小依赖于已知时间序列的性质,通常使用0.1至0.3之间的数值,并产生一个依赖于大量的过去观测资料的预测.接近于1的值较少用,它将给出更加依赖于新近观测资料的预测.不使用默认值,可通过单击Grid Search选项来自定义,如不加改动,可让程序自动计算a从0.1到1每次增加0.1、g从0.1到1每次增加0.2的10个指数平滑结果,并将误差平方和最小的平滑结果暂时存放在数据库中.当然,可以重新设置a、g的初始值、以后每次的增加值及终止值.在本程序中,确定初始值的选中有两种方式,选中Automatic项,初始值用自动方式生成,程序自动取时间序列的总平均值为初始值St并自动给出趋势值bt.选中Custom项,可手工输入初始值及趋势值.Winters线性和季节性指数平滑法适用于数据的变化含有季节性因素的时间序列的预测.选定指数平滑中的参数"Patameters",参数a、b、g的取值在默认状态下都为0.1,它们都在0到1之间取值,但都不包括0和1.采用Winters法的关键是如何确定a、b、g的值,以使均方差达到最小.最佳方法是反复试验法.如不使用默认值,除直接修改a、b、g的值外,还可通过单击Grid Search来自定义.可让程序自动计算a从0.1到1每次增加0.1,b、g从0.1到1每次增加0.2的10个指数平滑结果,并将误差平方和最小的平滑结果暂时存放在数据库中,SPSS在商务管理中的应用,当然,在这里可重新设置a、b、g的开始只,以后每次的增加值及终止值.在本程序中,确定初始值的选择有两种方式,选择Automatic,初始值用自动方式生成,程序自动取时间序列的总平均值为初始值St并自动给出趋势值bt;选择Custom,可手工输入初始值及趋势值.。
用SPSS软件做时间序列分析报告报告材料
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 .162 4.987 2 .0833 .185 .159 6.340 3 .0964 .542 .157 18.342 4 .0015 .084 .154 18.641 5 .0026 .067 .151 18.836 6 .0047 .094 .149 19.239 7 .0078 .458 .146 29.093 8 .0009 .041 .143 29.176 9 .00110 .016 .140 29.189 10 .00111 .012 .137 29.197 11 .00212 .236 .134 32.308 12 .00113 -.092 .131 32.806 13 .00214 -.094 .128 33.345 14 .00315 -.079 .125 33.745 15 .00416 .106 .121 34.510 16 .005a. 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 .1712 .115 .1713 .107 .1714 .503 .1715 -.279 .1716 -.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)离群值数平稳的 R 方统计量DF Sig.税后利润-模型_1 0 5.502E-17 17.688 18 .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的序列图SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4 中税后利润的季节性调整序列自相关图序列:SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4 中税后利润的季节性调整序列滞后自相关标准误差aBox-Ljung 统计量值df Sig.b1 .728 .164 19.633 1 .0002 .450 .162 27.383 2 .0003 .310 .159 31.169 3 .0004 .207 .157 32.911 4 .0005 .219 .154 34.941 5 .0006 .241 .151 37.484 6 .0007 .243 .149 40.168 7 .0008 .226 .146 42.571 8 .0009 .183 .143 44.213 9 .00010 .162 .140 45.551 10 .00011 .093 .137 46.012 11 .00012 .006 .134 46.015 12 .00013 -.047 .131 46.145 13 .00014 -.021 .128 46.172 14 .00015 -.022 .125 46.204 15 .00016 -.036 .121 46.294 16 .000a. 假定的基础过程是独立性（白噪音）。
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）。
第13章 SPSS 20.0时间序列分析
简单移动平均法是利用一定时间跨度t下数据的简单平均 实现对下一期值的预测，即
f t 1 y1 y2 yt 1 t i 1 yi t t
可见，简单移动平均认为，时间跨度内的所有数据对未 来的预测贡献全部相同。然而，众所周知，事物的当前 状态与其在过去时间所有点上的表现之间联系的紧密程 度并不完全一致，因此这样的预测有时可能出现很大的 偏差。通常，序列数据在近期的表现比远期的表现与现 实状态的联系更加紧密。因此，预测时对过去的数据应 给予不同的重视程度。
1 ft 1 ft yt f t n
其中， f t 是t时刻的一次指数平滑值，n为移动步长，整 理后得：。
ft 1 1 1 yt 1 ft n n
，则 ft 1 yt 1 ft 。其中为一次平滑模型 中的平滑常数，且显然 0 1 。由 f t 1 yt 1 f t 如果令 则
N
●平稳随机过程和平稳时间序列 在一些时间序列分析方法当中要求时间序列具有平稳性， 即要求时间序列对应的随机过程是一个平稳的随机过程。 平稳随机过程定义如下：如果对 和任意整 t1 , t2 ,同分布，则概率 tn , h T 数n，都使 与 y t , yt , yt yt h , yt h , yt h称为平稳过程。 空间(W,F,P) 上的随机过程 y t , t T 从这个定义可以看出平稳性实质上是要求随机过程包含 的任意有限维随机变量族的统计特性具有时间上的平移 不变性。这是一种非常严格的平稳性要求，而要刻画和 度量这种平稳性，需要掌握 个随机变量或随机变 n 2 1 量族的分布或联合分布，这在实践当中是非常困难甚至 是不可能的。因此这种平稳性一般被称为“严平稳”或 者“完全平稳”。
用SPSS软件做时间序列分析
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 .162 4.987 2 .0833 .185 .159 6.340 3 .0964 .542 .157 18.342 4 .0015 .084 .154 18.641 5 .0026 .067 .151 18.836 6 .0047 .094 .149 19.239 7 .0078 .458 .146 29.093 8 .0009 .041 .143 29.176 9 .00110 .016 .140 29.189 10 .00111 .012 .137 29.197 11 .00212 .236 .134 32.308 12 .00113 -.092 .131 32.806 13 .00214 -.094 .128 33.345 14 .00315 -.079 .125 33.745 15 .00416 .106 .121 34.510 16 .005a. 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 .1712 .115 .1713 .107 .1714 .503 .1715 -.279 .1716 -.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)离群值数平稳的 R 方统计量DF Sig.税后利润-模型_1 0 5.502E-17 17.688 18 .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的序列图SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4 中税后利润的季节性调整序列自相关图序列:SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4 中税后利润的季节性调整序列滞后自相关标准误差aBox-Ljung 统计量值df Sig.b1 .728 .164 19.633 1 .0002 .450 .162 27.383 2 .0003 .310 .159 31.169 3 .0004 .207 .157 32.911 4 .0005 .219 .154 34.941 5 .0006 .241 .151 37.484 6 .0007 .243 .149 40.168 7 .0008 .226 .146 42.571 8 .0009 .183 .143 44.213 9 .00010 .162 .140 45.551 10 .00011 .093 .137 46.012 11 .00012 .006 .134 46.015 12 .00013 -.047 .131 46.145 13 .00014 -.021 .128 46.172 14 .00015 -.022 .125 46.204 15 .00016 -.036 .121 46.294 16 .000a. 假定的基础过程是独立性（白噪音）。
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。
数学建模spss时间预测,心得总结及实例
《一周总结，底稿供参考》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。
spss提供了三大类预测方法：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]）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时间序列模型要点
《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 f 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。
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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。 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 是否只与时间间隔有关而与所处的时间无关。 6、在时间序列分析中，为检验时间序列的平稳性，经常要用一阶差分、二阶差分，有时为 选择一个合适的时间序列的模型还要对原时间序列数据进行对数转换或平方根转换等。 这就需要在已经建立的时间序列的数据库中，再建一个新的时间序列的变量。在SPSS 的Create Time Series中可根据现有的数字型时间序列变量的函数建立一个新的变量。
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Options选项卡
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自相关分析实例输出
模型描述
样品处理摘要
自相关表
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自相关分析实例输出（1）
自相关图
偏自相关表
偏自相关图
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季 节 分 解 法
Seasonal Deccomposition
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季节分解主对话框
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季节分解法分析实例输出
模型描述
季节因素
数据文件中增加的4个新变量
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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）
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时间序列习题参考答案（2）
二、序列图分析
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时间序列习题参考答案（3）
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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。 也有峰值似乎没有成为季节性模式的一部分，这 表示邻近的数据点显著偏离。这些点可能是异常 值，它可以而且应该由Expert Modeler解决。
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Time Serises Modler Output Filter对话框
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Time Serises Modler Save选项卡
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时间序列模型 Option选项卡
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时间序列分析实例输出
模型描述
均数绝对百分比误差频数图
最大绝对百分比误差频数图
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时间序列分析实例输出(1)
模型拟合
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互相关系数表
男女服装销售量的互相关图
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17
习题
1、 时间序列的基本概念。 时间序列分析过程中有哪几种常用的方法？ 2、 对数据用时间序列模型进行拟合处理前，应做哪些准备工作？ 3、 在哪个过程中可进行缺失值的修补？修补缺失值的方法共有几种？ 4、 在哪个过程中可定义时间变量？ 5、 时间序列分析是建立在序列的平稳的条件上的，怎样判断序列是否平稳？ 6、为什么要建一个时间序列的新变量？在SPSS的哪个过程中来建时间序列的新 变量？ 7、光盘中Data17-07.sav（Data17-07a.sav是Data17-07.sav使用中文标签名的同一 个文件）记录了一个邮购公司在1989年1月至1998年12月间男、女服装产品的 销售量情况以及一些可能影响服装销售的宣传、服务方面的变量。试用学过 的时间序列方法对其进行分析，并预测1999年4月的男装的销售量。
时间序列分析实例输出(2)
模型统计数据
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时间序列分析实例输出(3)
预测部分结果
数据编辑器中的新变量
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应用时间序列模型
（Apply models ）
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Apply time Series models对话框
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自相关
（Autocorrelations ）
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Autocorrelations对话框
Time Serises Modeler 对话框Variables选项卡
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专家建模标准模型选项卡源自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
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自变量转换选项卡
返回
时间序列模型Statistics选项卡
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Time Serises Modler Plots选项卡
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创建时间序列对话框
运行函数Lag时的结果说明
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序列图
Sequence Charts
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序列图过程
主对话框
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时间轴参考线对话框
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定义时间轴的格式对话框
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序列图应用实例输出
模型描述表
样品处理摘要
含有基准线的序列图
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建立时间序列模型
Create models
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时间序列建模提示框
频谱分析 Spectral Analyze
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谱图选择对话框
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频谱分析实例输出
模型描述
周期图
密度图
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互相关
Cross -Autocorrelation
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Cross-Autocorrelation对话框
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Options对话框
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互相关实例输出
模型描述
样品处理摘要
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互相关实例输出（1）
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时间序列习题参考答案（5）
三、自相关分析
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时间序列习题参考答案（6）
第17章
时间序列分析
Time Series
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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
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各种时间序列分析过程
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修补缺失值过程与对话框