spss时间序列作业
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。
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。
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。
SPSS时间序列分析
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
自变量转换选项卡
返回
时间序列模型Statistics选项卡
返回
Time Serises Modler Plots选项卡
返回
Time Serises Modler Output Filter对话框
返回
Time Serises Modler Save选项卡
返回
时间序列模型 Option选项卡
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
创建时间序列对话框
运行函数Lag时的结果说明
返回
序列图
Sequence Charts
返回
序列图过程
主对话框
返回
时间轴参考线对话框
返回
定义时间轴的格式对话框
返回
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
返回
季节分解主对话框
返回
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
返回
频谱分析 Spectral Analyze
返回
谱图选择对话框
返回
频谱分析实例输出
模型描述
统计学教程含spss十时间序列
累积增减量等于相应逐期增减量之和
平均增长量
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) 发展速度和增长速度用以描述时间序列波动的相对程度
季度
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
符号
y0
y1
y2
y3
时间序列分析
长期趋 势分析
季节波 动分析
循环波 动分析
时间序列的对比分析
时间序列的对比分析
01
时间序列及其分类
02
时间序列
03
水平分析
04
时间序列
05
速度分析
时间序列及其分类
季度
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
营业额
250
320
370
340
270
335
410
360
290
365
435
395
某蔬菜公司3年12个季度蔬菜营业额(万元) 将某种现象的观察值按照时间的先后顺序排成一列就形成时间序列。一个完整的时间序列包含时间和观察值两个要素
0
0.28
0.48
0.36
0.08
0.34
0.64
0.44
0.16
0.46
0.74
0.58
增长1%绝对值
-
2.50
3.20
3.70
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）。
实验_6时间序列分析的spss应用
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 M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 61.122009 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:妬Q轴回呃眇昶理磁①删i⑥ WW 3B[G）我凫師辿處□也帮前图6-1 录入后的数据文件（部分图）2•定义日期变量。
SPSS作业关于时间序列分析
欧亚学院金融学院2012～2013学年第二学期实验论文河南省GDP的时间序列研究目录一、摘要二、模型理论知识介绍三、时间序列建模四、结果分析及合理化建议摘要本文采集了近三十年来河南省GDP以及第一、二、三产业和工业增长率等相关数据，运用西方经济学、统计学和计量经济学原理等知识从时间序列的定义出发，通过对GDP、第三产业百分比等部分数据的分析并结合统计软件SPSS，运用ARMA模型建模法对搜集到的数据进行识别、估计、诊断和预测，然后探索河南省GDP及第三个产业经济发展的状况，建立经济模型进行经济预测，并为政府部门和企业的管理决策提供数量化的建议。
[关键词] GDP 计量经济学时间序列分析第三产业 ARMA建模二、模型理论知识介绍GDP：国内生产总值，是核算体系中一个重要的综合性统计指标，也是中国新国民经济核算体系中的核心指标。
它反映一国（或地区）的经济实力和市场规模。
一个国家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变化便可以观察到。
一般而言，GDP公布的形式不外乎两种，以总额和百分比率为计算单位。
当GDP的增长数字处于正数时，即显示该地区经济处于扩张阶段；反之，如果处于负数，即表示该地区的经济进入衰退时期了。
国内生产总值是指一定时间内所生产的商品与劳务的总量乘以“货币价格”或“市价”而得到的数字，即名义国内生产总值，而名义国内生产总值增长率等于实际国内生产总值增长率与通货膨胀率之和。
因此，即使总产量没有增加，仅价格水平上升，名义国内生产总值仍然是会上升的。
在价格上涨的情况下，国内生产总值的上升只是一种假象，有实质性影响的还是实际国内生产总值变化率，所以使用国内生产总值这个指标时，还必须通过GDP缩减指数，对名义国内生产总值做出调整，从而精确地反映产出的实际变动。
因此，一个季度GDP缩减指数的增加，便足以表明当季的通货膨胀状况。
如果GDP缩减指数大幅度地增加，便会对经济产生负面影响，同时也是货币供给紧缩、利率上升、进而外汇汇率上升的先兆。
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s p s s时间序列作业标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
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=，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=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=的指数平滑法预测1995年从欧佩克进口的石油量。
2、
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。
第一年客房出租率第二年客房出租率
月亚特兰大凤凰城月亚特兰大凤凰城
二、笔算题
1.1995年我国人口为亿，1995年较1990年增长%，2003年人口已达亿，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：÷=
因此2003年全国人口比1990年增加了（）÷=%。
3.
分别用按季平均法和趋势剔除法计算各季度的季节比率。