SPSS时间序列分析案例
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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a
Box-Ljung 统计量值df
1.306.1641.062
2.198.1622.083
3.185.1593.096
4.542.1574.001
5.084.1545.002
6.06
7.1516.004
7.094.1497.007
8.458.1468.000
9.041.1439.001
10.016.14010.001
11.012.13711.002
12.236.13412.001
13.13113.002
14.12814.003
15.12515.004
16.106.12116.005
a. 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
1.306.171
2.115.171
3.107.171
4.503.171
5.171
6.171
7.046.171
8.268.171
9.171
10.171
11.171
12.171
13.171
14.171
15.171
16.171
3、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_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)
离群值数平稳的 R 方统计量DF Sig.
税后利润-模型_1018.4760
4、给出预测值
2010年第三季度万元2010年第四季度万元
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a
Box-Ljung 统计量值df
1.728.1641.000
2.450.1622.000
3.310.1593.000
4.207.1574.000
5.219.1545.000
6.241.1516.000
7.243.1497.000
8.226.1468.000
9.183.1439.000
10.162.14010.000
11.093.13711.000
12.006.13412.000
13.13113.000
14.12814.000
15.12515.000
16.12116.000
a. 假定的基础过程是独立性（白噪音）。
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a
Box-Ljung 统计量值df
1.728.1641.000
2.450.1622.000
3.310.1593.000
4.207.1574.000
5.219.1545.000
6.241.1516.000
7.243.1497.000
8.226.1468.000
9.183.1439.000
10.162.14010.000
11.093.13711.000
12.006.13412.000
13.13113.000
14.12814.000
15.12515.000
16.12116.000
a. 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:SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4 中税后利润的季节性调整序列
滞后偏自相关标准误差
1.728.171
2.171
3.108.171
4.171
5.20
6.171
6.000.171
7.076.171
8.171
9.014.171
10.034.171
11.171
12.171
13.171
14.115.171
15.171
16.019.171
模型描述
模型类型
模型 ID SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4
中税后利润的季节性调整
序列
模型_1ARIMA(0,1,0)(0,0,0)
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.
SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4 中税后利润的季节性调整
序列-模型_1018.9700