【SPSS看统计学】之时间序列预测Word版

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。

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。

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)】。

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1979 1980 1981 19821 23 30 18 222 33 37 20 323 69 59 92 1024 91 120 139 1555 192 311 324 3726 348 334 343 3247 254 270 271 2908 122 122 193 1539 95 70 62 7710 34 33 27 1711 19 23 17 3712 27 16 13 46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。

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。

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。

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。

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
3、确定参数和模型时间序列建模程序
模型摘要
4、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
给出预测值
2010年第三季度127487.38347万元2010年第四季度 140349.91149万元。

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）。