SPSS时间序列分析-spss操纵步骤

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。

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。

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。

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。

下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测!这里我用PASW Statistics 18软件，大家可能觉得没见过这个软件，其实就是SPSS18.0，不过现在SPSS已经把产品名称改称为PASW了！我们通过案例来说明：（本案例并不想细致解释预测模型的预测的假设检验问题，1-太复杂、2-相信软件）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。