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 Sig.b
1.306.164 3.4821.062
2.198.162 4.9872.083
3.185.159 6.3403.096
4.542.15718.3424.001
5.084.15418.6415.002
6.06
7.1511
8.8366.004
7.094.14919.2397.007
8.458.14629.0938.000
9.041.14329.1769.001
10.016.14029.18910.001
11.012.13729.19711.002
12.236.13432.30812.001 13-.092.13132.80613.002 14-.094.12833.34514.003 15-.079.12533.74515.004
16.106.12134.51016.005
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-.279.171 6-.010.171
7.046.171
8.268.171 9-.130.171 10-.054.171 11-.053.171 12-.081.171 13-.040.171 14-.051.171 15-.027.171 16-.062.171
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_10 5.502E-1717.68818.4760
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
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 Sig.b
1.728.16419.6331.000
2.450.16227.3832.000
3.310.15931.1693.000
4.207.15732.9114.000
5.219.15434.9415.000
6.241.1513
7.4846.000
7.243.14940.1687.000
8.226.14642.5718.000
9.183.14344.2139.000
10.162.14045.55110.000
11.093.13746.01211.000
12.006.13446.01512.000 13-.047.13146.14513.000 14-.021.12846.17214.000 15-.022.12546.20415.000 16-.036.12146.29416.000
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-.168.171 3.108.171 4-.053.171
5.20
6.171
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 15-.134.171 16.019.171
模型描述
模型类型
模型_1ARIMA(0,1,0)(0,0,0)模型ID 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
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