实验·6时间序列分析报告地spss应用
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。
ARMA时间序列模型及SPSS应用
15
ARMA模型的自相关函数
ARMA(p, q)模型的自相关系数，可以看做AR(p)模型的自相关函数和MA(q) 模型的自相关系数的混合物。
• 当p=0时，它具有截尾性质；
• 当q=0时，它具有拖尾性质；
• 当p，q均不为0时，如果当p, q均大于或者等于2，其自相关函数的表现 形式比较复杂，有可能呈现出指数衰减、正弦衰减或者二者的混合衰减， 但通常都具有拖尾性质。
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18
ARMA模型偏相关函数
ARMA模型的偏相关函数求解方法和上述略有不同，考虑用 X t1, , Xtk 对 Xt 做最小方差估计来求ARMA(p, q)序列(把MA(q)看作是 p=0 的特例)
Xt的偏相关函数kk ，同时推出偏相关函数与自相关函数的关系。
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7
AR模型
对于模型：(B) Xt at 若满足条件：(B) 0 的根全在单位圆外，即所有根的模都大于1，则称此
条件为AR(p)模型的平稳性条件。
B1
B2
R 1
B3
当模型满足平稳性条件时， -1(B) 存在且一般是B的幂级数，于是模型又可
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10
ARMA模型
设 Xt 为零均值的实平稳时间序列，p阶自回归q阶滑动平均混合模型定义
为：
X t 1X t1 2 X t2 p X t p at 1at1 2at2 qatq.
(B) X t
=
(B)at
11
二、模型的识别
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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在财务管理中的应用-第3章
spss在财务管理中的应用-第3章第3章主要介绍了SPSS在财务管理中的应用。
SPSS是一种统计分析软件，可以帮助财务管理人员进行数据分析和决策支持。
以下是SPSS在财务管理中的具体应用：1. 数据清洗和整理：SPSS可以用于清洗和整理财务数据，包括删除重复数据、处理缺失值、标准化数据等。
这有助于确保数据的准确性和一致性。
2. 描述性统计分析：SPSS可以计算财务数据的描述性统计量，例如平均值、标准差、最大值、最小值等。
这有助于了解数据的分布情况和基本特征。
3. 相关性分析：SPSS可以进行相关性分析，帮助财务管理人员了解不同财务指标之间的关系。
通过计算相关系数，可以确定变量之间的线性关系强度和方向。
4. 回归分析：SPSS可以进行回归分析，帮助财务管理人员建立财务指标与其他变量之间的关系模型。
通过回归分析，可以预测财务指标的变化和影响因素。
5. 方差分析：SPSS可以进行方差分析，帮助财务管理人员比较不同组之间的财务指标差异。
通过方差分析，可以确定不同因素对财务指标的影响程度。
6. 时间序列分析：SPSS可以进行时间序列分析，帮助财务管理人员识别和预测财务数据中的趋势和周期性。
通过时间序列分析，可以制定更准确的财务预测和决策。
7. 聚类分析：SPSS可以进行聚类分析，帮助财务管理人员将相似的财务数据归类到一起。
通过聚类分析，可以发现不同财务数据的群组特征和相似性。
8. 假设检验：SPSS可以进行假设检验，帮助财务管理人员验证财务假设和推断。
通过假设检验，可以确定财务决策的有效性和可靠性。
总之，SPSS在财务管理中的应用非常广泛，可以帮助财务管理人员进行数据分析、模型建立和决策支持。
通过SPSS 的功能，财务管理人员可以更好地理解和利用财务数据，提高财务决策的准确性和效率。
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。
spss地大数据分析资料报告案例
spss地大数据分析资料报告案例spss 的大数据分析资料报告案例在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
SPSS （Statistical Product and Service Solutions）作为一款功能强大的统计分析软件，在处理和分析大数据方面发挥着重要作用。
本文将通过一个实际的案例，展示如何运用 SPSS 进行大数据分析，并从中得出有价值的结论。
一、案例背景假设我们是一家电商公司，拥有大量的用户交易数据。
我们希望通过对这些数据的分析，了解用户的购买行为、偏好以及市场趋势，以便优化产品推荐、营销策略和供应链管理。
二、数据收集与整理首先，我们从数据库中提取了相关的数据，包括用户的基本信息（如年龄、性别、地域等）、购买记录（产品类别、购买时间、购买金额等）以及浏览行为等。
这些数据量庞大，可能达到数百万甚至数千万条记录。
在将数据导入 SPSS 之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测。
例如，删除重复的记录、填充缺失的关键信息，并剔除明显不符合常理的异常值。
三、数据分析方法1、描述性统计分析通过计算均值、中位数、标准差等统计量，对用户的年龄、购买金额等变量进行概括性描述，了解数据的集中趋势和离散程度。
2、相关性分析分析不同变量之间的相关性，例如用户年龄与购买金额之间、购买频率与产品类别之间的关系。
3、分类分析使用聚类分析将用户分为不同的群体，以便针对不同群体制定个性化的营销策略。
4、时间序列分析对于购买时间等变量，运用时间序列分析方法预测未来的销售趋势。
四、SPSS 操作与结果解读1、描述性统计分析结果例如，我们发现用户的平均年龄为 30 岁，购买金额的中位数为 500 元，标准差为 200 元。
这表明大部分用户年龄较为年轻，购买金额分布相对较为集中。
2、相关性分析结果发现用户年龄与购买金额之间存在较弱的正相关关系，即年龄较大的用户可能购买金额相对较高。
6 SPSS的应用
第六讲SPSS的应用第一节统计处理在教育技术学研究中的作用在科学研究活动中，要得出定量的结论，必须运用数学语言。
马克思指出：“一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步”。
在现代，数学分析方法已广泛地应用到各门学科的科学研究之中，不仅在自然科学，而且在社会科学、思维科学都已普遍使用数学，处于计量化的过程，产生了计量社会学、计量历史学、计量地理学、教育统计学、教育测量学等新的计量科学。
教育技术学量的研究，离不开计量化的处理，同时也需要作数学分析处理。
科学研究的计量化过程，经历过三个主要发展阶段，即从精确数学到随机数学，到现代的模糊数学。
经典的精确数学，如数学分析、微分方程，它是用于研究必然现象或确定性的关系，主要用于自然科学领域。
随机数学，如随机过程理论、数理统计，它是用来研究偶然现象，从纷乱的、大量的偶然现象中去探索必然的规律，在社会科学领域中得到广泛的应用。
模糊数学，如模糊集合论，它是用来研究非精确现象，现在广泛地应用于社会科学和思维科学领域。
教育技术学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。
因此，要深入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可能使这门学科达到真正完善的地步。
教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，又称随机现象，其变化发展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。
这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。
因此，我们对数据资料作统计处理，就可以发现它们的内在规律，掌握现象的特征，检验研究的假设。
在教育技术学研究中，统计处理主要包括有统计分布的描述，特征量数的计算，相关关系的分析，数量标志的统计检验，品质标志的统计检验等。
一、统计处理为教育技术学研究中的量的分析提供了支持与保障教育技术学研究资料统计处理的对象主要是来自试验或实验中的数据。
时间序列分析实验报告
时间序列分析实验报告一、实验目的时间序列分析是一种用于处理和分析随时间变化的数据的统计方法。
本次实验的主要目的是通过对给定的时间序列数据进行分析，掌握时间序列分析的基本方法和技术，包括数据预处理、模型选择、参数估计和预测，并评估模型的性能和准确性。
二、实验数据本次实验使用了一组某商品的月销售量数据，数据涵盖了过去两年的时间范围，共 24 个观测值。
数据的具体形式为一个时间序列，其中每个观测值表示该商品在相应月份的销售量。
三、实验方法1、数据预处理首先，对数据进行了可视化，绘制了时间序列图，以便直观地观察数据的趋势、季节性和随机性。
然后，对数据进行了平稳性检验。
采用了 ADF（Augmented DickeyFuller）检验来判断数据是否平稳。
如果数据不平稳，则需要进行差分处理，使其达到平稳状态。
2、模型选择根据数据的特点和可视化结果，考虑了几种常见的时间序列模型，如 ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型、SARIMA（Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average）模型和HoltWinters 模型。
通过对不同模型的参数进行估计，并比较它们在训练数据上的拟合效果和预测误差，选择了最适合的模型。
3、参数估计对于选定的模型，使用最大似然估计或最小二乘法等方法来估计模型的参数。
通过对参数的估计值进行分析，判断模型的合理性和稳定性。
4、预测使用估计得到的模型参数，对未来一段时间内的销售量进行预测。
为了评估预测的准确性，采用了均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来衡量预测值与实际值之间的差异。
四、实验过程1、数据可视化通过绘制时间序列图，发现数据呈现出明显的季节性和上升趋势。
同时，数据的波动范围也较大，存在一定的随机性。
2、平稳性检验对原始数据进行 ADF 检验，结果表明数据是非平稳的。
SPSS的时间序列分析(共40张PPT)
3、异方差的非平稳时间序列，其各阶自相关函数显著不为零，且呈现
出正负交错，缓慢下降的趋势；偏自相关函数值也呈正负交均值函数、方差函数均为常数，自协方差函数
仅 常数是，时且间对间隔的t，函t数+。h∈如T二都阶使宽协平方稳差随E［机 y过t-程E定（义yt为）］：EE［（yytt+）h=-
E（yt+h）为 E（yt+h）］
存在且与t无关（只依赖于h）。
4.白噪声序列
白噪声序列是一种特殊的平稳序列。它定义为若随机序列｛yt｝由互不 相关的随机变量构成，即对所有s≠t，Cov(ys，yt)=0，则称其为白噪声序 列。白噪声序列是一种平稳序列，在不同时点上的随机变量的协方差为0。 该特性通常被称为“无记忆性”，意味着人们无法根据其过去的特点推测 其未来的走向，其变化没有规律可循。当模型的残差序列成为白噪声序列 时，可认为模型达到了较好的效果，剩余残差中已经没有可以识别的信息 。因此，白噪声序列对模型检验也是很有用处的。
11.3 时间序列的图形化观察及检验
• 时间序列的图形化及检验目的
通过图形化观察和检验能够把握时间序列的诸 多特征，如时间序列的发展趋势是上升还是下降， 还是没有规律的上下波动；时间序列的变化的周期 性特点；时间序列波动幅度的变化规律；时间序列 中是否存在异常点，时间序列不同时间点上数据的 关系等。
（6）单击Format 按钮定义图形的格式，可选择横向或纵向序列图；对于单变量序
列图，可选择绘制线图或面积图，还可选择在图中绘制序列的均值线；对多变量的 序列图，可选择将不同变量在同一时间点上的点用直线连接起来。
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
用SPSS软件做时间序列分析
滞后
偏自相关 标准 误差
1
.728
.171
2
-.168
.171
3
.108
.171
4
-.053
.171
5
.206
.171
6
.000
.171
7
.076
.171
8
-.015
.171
9
.014
.171
10
.034
.171
11
-.121
.171
12
-.066
.171
13
-.059
.171
14
.115
.171
滞后
自相关
标准 误差 a
Box-Ljung 统计量
值
df
Sig. b
1
.728
.164
19.633
1
.000
2
.450
.162
27.383
2
.000
3
.310
.159
31.169
3
.000
4
.207
.157
32.911
4
.000
5
.219
.154
34.941
5
.000
6
.241
.151
37.484
6
2
.115
.171
3
.107
.1715
-.279
.171
6
-.010
.171
7
.046
.171
8
.268
.171
9
-.130
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实验6 时间序列分析的spss应用6.1 实验目的学会运用SPSS统计软件创建时间数列，熟练掌握长期趋势线性模型拟合和季节变动测定的SPSS方法与技能。
6.2 相关知识（略）6.3 实验内容6.3.1 用SPSS统计软件创建时间序列的创建6.3.2用SPSS统计软件处理长期趋势线性模型的拟合（最小二乘法、指数平滑法）及预测。
6.3.3掌握测定季节变动规律的SPSS测定方法。
6.4实验要求6.4.1准备实验数据6.4.2用SPSS统计软件创建彩电出口数量的时间序列6.4.3用最小二乘法测定长期趋势，拟合线性趋势方程，并进行趋势预测。
6.4.4测定彩电出口数量的季节变动规律。
6.4.5用指数平滑法预测2014和2015年的彩电出口数量。
6.5 实验步骤6.5.1 实验数据为了研究某国彩电出口的情况，某研究机构收集了从2003-2013年某国彩电出口的月度数据，如表6-1所示。
表6-1 我国2003-2013年的我国彩电出口的月度数据（单位：万台）1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2003年12.53 13.73 24.45 28.75 32.45 31.11 25.94 32.98 43.49 42.94 63.29 77.28 2004年30.01 39.63 29.77 42.74 32.25 31.94 32.27 32.59 32.92 30.98 47.44 52.82 2005年24.08 16.42 31.24 29.33 31.88 30.09 28.08 32.99 44.99 47.57 50.36 75.19 2006年39.02 25.81 43.38 37.34 39.22 39.87 51.10 50.99 55.16 62.78 57.75 72.20 2007年28.76 39.38 46.10 39.41 38.74 40.18 45.59 43.31 46.68 54.17 53.65 61.12 2008年28.87 21.23 35.82 26.97 32.33 24.53 29.39 31.96 38.22 39.24 52.95 68.412009年29.99 37.09 37.70 35.33 29.53 53.64 28.95 25.88 37.61 39.83 28.44 54.85 2010年55.77 13.96 43.50 32.96 32.91 47.65 39.74 39.48 50.70 60.53 68.22 83.47 2011年66.35 70.35 86.19 87.50 61.19 93.23 89.31 88.37 90.05 90.06 107.56 101.63 2012年78.31 91.97 91.73 101.67 77.60 87.64 98.82 79.90 110.86 113.29 125.58 120.24 2013年101.65 93.53 127.04 133.68 143.76 155.50 170.59 168.96 186.16 181.91 253.78 201.146.5.2 创建彩电出口数量时间序列１．先录入数据，录入后的SPSS数据文件如下图6-1所示：图6-1 录入后的数据文件（部分图）２．定义日期变量。
选择“数据-定义日期”，打开“定义日期”主对话框，选择相应的时间设置类型，运行完成后，数据文件中会增加相应的时间变量。
在本案例中，数据是年份和月份数据，且是从2003年1月开始的，所以时间为“年份、月份”类型，且起始年份为2003年，起始月份为1月。
图6-2 “定义日期”对话框运行完成后，在数据文件中增加了3个变量，分别是“YEAR_”“MONTH_”及“DATE_”，如图6-3所示。
图6-3 定义日期变量后的结果（部分图）３．创建时间序列（用移动平均法）选择“转换-创建时间序列”，打开“创建时间序列”对话框，将“出口量”变量移入右侧的“变量-新名称”框中，在“函数”下拉框中选择“中心移动平均”，在“跨度”中输入5表示五项移动平均，然后点击“更改”按钮，设置情况如下图6-4所示：图6-4 创建时间序列对话框设置完毕，单击“确定”按钮，则会在原数据文件中增加一个变量，名称为“出口量_1”的五项移动平均序列。
４．绘制时间序列趋势图选择“分析-预测-序列图”，打开“序列图”对话框，将“出口量”和“出口量_1”移动右侧的“变量”框，并将定义的日期变量设为“时间轴”标签，单击“确定”按钮，系统输出如图6-5所示的时间序列图。
图6-5 序列图设置对话框图6-6 生成的时序图由图6-6中我们可以看出，彩电出口量趋势线变得平滑，随着时间的延长，彩电出口量增加的趋势特征明显。
但是增长并不是单调上升的，而是有涨有落，这种升降不是杂乱无章的，与季节因素有关。
我们知道，影响时间序列的因素有长期趋势变动、季节因素、循环变动和不规则变动，所以案例中彩电出口量的变动除了增长的长期趋势和季节变动的影响外，还受不规则变动和循环变动的影响。
6.5.3用最小二乘法分析彩电出口量变动的长期趋势１．新建一个时间变量，变量名为“时序”，按照时间的顺序设为1，2，3，4，5……选择“分析-回归-线性”，打开“线性回归”对话框，如下图6-7所示。
从左边的待分析变量框中，将变量“出口量”移入“因变量”框中，将变量“时序”移入“自变量”框中。
图6-7 线性回归对话框２．单击“统计量”按钮，弹出如图6-8所示的对话框，依次勾选“估计”、“置信区间”、“协方差矩阵”、“模型拟合度”、“Durbin-Wstson”，单击继续按钮，返回主对话框。
图6-8 线性回归统计量设置子对话框“绘制”、“保存”、“选项”、“Bootstrap”等选项卡的设置可参考回归分析实验的设置。
单击“确定”按钮，提交系统运行。
３．主要运行结果表6-2 回归系数表表6-2是回归系数的估计结果，也是最小二乘法的估计结果。
由表中数据可以看出，常数项和自变量“时序”的t值分别为1.618和11.803。
自变量的显著性概率值为0.000，小于0.05，对因变量有显著性影响，而常数项的显著性概率值为0.108，大于0.05，对因变量的影响不显著。
所以，我们应该去掉常数项，选择“分析-回归-线性回归”，重新打开线性回归主对话框，然后在单击“选项”，打开“线性回归：选项”对话框，不选中“在等式中包含常量”这项，单击“继续”，最后单击“确定”按钮，运行结果如下表6-3所示。
表6-3 不含常数项的回归分析结果由表6-3可以看出，自变量的t值为26.401，显著性概率值为0.000，小于0.05，因此对因变量有显著影响。
即Y=0.879X。
6.5.4 测定彩电出口数量的季节变动规律1．选择“分析-预测-季节性分解”，打开“周期性分解”对话框，按照图6-9进行设置，图6-9 周期性分解对话框２．在周期性分解对话框的右上角有“保存”按钮，点击“保存…”，打开“保存…”对话框，本例选择“添加至文件”。
点击“继续”按钮，返回图6-9所示的主对话框，然后点击“确定”按钮，提交系统运行。
图6-10 “周期：保存…”对话框３．主要运行结果及分析图6-11 模型描述截图图6-11为模型的描述表，显示了模型的名称、类型、季节性期间的长度和移动平均数的计算方法等信息。
图6-12 季节性因素表（截图）图6-12是季节性因素表，由于受季节性的影响，各月份的彩电出口量有很大不同，可看出9，10，11，12月份的季节指数大于1，说明彩电出口在这些月份是旺季，其余月份的季节指数小于1，是淡季，其中2月份的出口情况最差，12月份的彩电出口情况最好。
图6-13 出口量季节变动、循环变动、长期趋势和不规则变动指数计算结果（截图）图6-13是数据文件中显示的数据视图。
从图6-13中可以看出，数据文件中增加了4个序列：ERR_1表示“出口量”序列进行季节性分解后的不规则变动序列；SAS_1表示“出口量”序列进行季节性分解除去季节性因素后的序列；SAF_1表示“出口量”序列进行季节性分解产生的季节性因素序列；STC_1表示“出口量”序列进行季节性分解出来的序列趋势和循环成分。
用数据文件中新增的这4个序列做时序图，按照前面的操作步骤，系统运行结果如下图6-14所示，这些新序列也可以在不同的图上显示。
图6-14 季节性分解后的时序图6.5.5用指数平滑法预测2014和2015年的彩电出口数量１．选择“分析-预测-创建模型”，打开“时间序列建模器”对话框，并按照图6-15进行设置。
首先对“变量”选项卡进行设置，把“出口量”移到右侧的“因变量”栏，“方法”选择指数平滑法。
图6-15 时间序列建模器对话框单击“条件…”按钮，打开“时间序列建模器：指数平滑条件”对话框，本案例中选择“Winters可加性”，这种模型适用于具有线性趋势和不依赖于序列水平的季节性效应序列，如下图6-16所示。
（在图6-16所示的对话框中，依次选择“简单季节性”、“Winters可加性”、“Winters相乘性”，分别建立不同的季节性指数平滑模型。
通过比较发现，“Winters可加性”的拟合最好，“平稳的R方”达到了0.499。
因此，选用“Winters可加性”趋势模型进行预测。
）图6-16 时间序列建模器：指数平滑条件对话框２．“统计量”选项卡设置。
在主对话框中单击“统计量”按钮，打开如图6-17所示的对话框，依次勾选“按模型显示拟合度量、Ljung-Box统计量和离群值的数量”、“平稳的R方”、“拟合优度”、“参数估计”、“显示预测值”选项。
图6-17 输出统计量对话框３．“图表”选项卡设置。
单击“图表”按钮，进入图表输出选择对话框，在选项卡中选择“序列”、“观测值”和“预测值”三项，一般为系统默认。
４．“保存”选项卡的设置。
单击“保存”按钮，进入保存输出选择对话框，如图6-18所示，将“预测值”保存到数据文件中，变量名的前缀“预测值（P）”改为“预测值”，预测期在“选项”中设置。
如果要在输出结果中显示“置信区间的上限”、“置信区间的下限”、“噪声残值”，则可根据数据分析的要求选中。
图6-18 保存选项卡对话框５．“选项”选项卡设置。
单击“选项”，进入“选项”对话框，设置如下图6-19所示。
在预测阶段框中选择第二个选项，并在日期活动框中输入2015年12月，表示预测期到2015年12月，其他为默认设置。
单击“确定”，提交系统运行。
图6-19 “选项”对话框６．主要运行结果表6-5是模型的描述表，表示的对“出口量”变量进行指数平滑法处理，使用的是Winters加法模型。
表6-5 模型描述表表6-6是模型的拟合情况表，包含了八个拟合情况度量指标。