SPSS时间序列分析-spss操作步骤剖析
spss教程第四章---时间序列分析
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时间序列模型
《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用时间序列分析数学与统计学学院一、实验内容：时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。
时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。
本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。
但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。
时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。
对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。
我们已XX省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。
二、实验目的：1.准确理解时间序列分析的方法原理2.学会实用SPSS建立时间序列变量3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。
4.掌握时间序列模型的平稳化方法。
5.掌握时间序列模型的定阶方法。
6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。
7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。
三、实验分析：总体分析：先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。
数据的预处理阶段，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平稳性进行计算观察。
数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。
四、实验步骤：SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。
SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是：1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口：单击【ok(确认)】按钮，此时完成时间的定义，SPSS将在当前数据编辑窗口中自动生成标志时间的变量。
SPSS时间序列分析-spss操作步骤讲述
Time Serises Modeler 对话框Variables选项卡
返回
专家建模标准模型选项卡
返回
判断异常值选项卡
指数平滑标准模型选项卡
返回
ARIMA Criteria Model选项卡
返回
侦查异常值的选项卡
返回
自变量转换选项卡
Байду номын сангаас
返回
时间序列模型Statistics选项卡
返回
Time Serises Modler Plots选项卡
第17章
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
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
时间序列习题参考答案（5）
三、自相关分析
返回
时间序列习题参考答案（6）
表中显示的是自相关计算结果，从左向右，依次列出的是：滞后数、自相关系数 值值、标准误差、Box-ljung统计量（值、自由度、原假设成立的概率值）。由于原假 设（假设基本过程是独立的，也即假定时间序列所反映的随机过程是白噪声）成立的 概率值都小于0.05，所以全部自相关均有显著性意义。
返回
时间序列习题参考答案（17）
六、数据转换
返回
时间序列习题参考答案（18）
返回
spss(时间序列分析)
• 横截面数据也常称为变量的一个简单随机样本，也即假设每个数据 都是来自于总体分布的一个取值，且它们之间是相互独立的(独立 同分布)。
• 而时间序列的最大特点是观测值并不独立。时间序列的一个目的
是用变量过去的观测值来预测同一变量的未来值。 • 下面看一个时间序列的数据例子。 • 例1. 某企业从1990年1月到2002年12月的月销售数据(单位：百
三、指数平滑模型
• 时间序列分析的一个简单和常用的预测模型叫做指数平滑
(exponential smoothing)模型。
• 指数平滑只能用于纯粹时间序列的情况，而不能用于含有独立变量 时间序列的因果关系的研究。
• 指数平滑的原理为：利用过去观测值的加权平均来预测未来的 观测值(这个过程称为平滑)，且离现在越近的观测值要给以越重
Seanal adjusted series SA
Seas factors SF
YEAR
图3 销售数据的季节因素分离
第十七页，共70页。
120
可以看出，逐月的销
100 售额大致沿一个指数
80 曲线呈增长趋势。
60
↘
40
20
0
-20 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
3. saf_1：季节因素(seasonal factor) ，记为{SFt }； 4. stc_1：去掉季节及随机扰动后的趋势及循环因素(trend-
cycle series)，记为{TCt }。
第十五页，共70页。
• 这些分解出来的序列或成分与原有时间序列 之间有如下的简单和差关系：
SPSS随机时间序列分析技巧教材
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。
基于SPSS的时间系列预测分析
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时间序列分析教程
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。
时间序列预测技术之——SPSS软件操作
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。
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Options选项卡
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自相关分析实例输出
模型描述
样品处理摘要
自相关表
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自相关分析实例输出（1）
自相关图
偏自相关表
偏自相关图
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季 节 分 解 法
Seasonal Deccomposition
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季节分解主对话框
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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
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时间序列习题参考答案（5）
三、自相关分析
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时间序列习题参考答案（6）
表中显示的是自相关计算结果，从左向右，依次列出的是：滞后数、自相关系数 值值、标准误差、Box-ljung统计量（值、自由度、原假设成立的概率值）。由于原假 设（假设基本过程是独立的，也即假定时间序列所反映的随机过程是白噪声）成立的 概率值都小于0.05，所以全部自相关均有显著性意义。
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Time Serises Modler Output Filter对话框
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Time Serises Modler Save选项卡
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时间序列模型 Option选项卡
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时间序列分析实例输出
模型描述
均数绝对百分比误差频数图
最大绝对百分比误差频数图
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时间序列分析实例输出(1)
模型拟合
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频谱分析 Spectral Analyze
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谱图选择对话框
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频谱分析实例输出
模型描述
周期图
密度图
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互相关
Cross -Autocorrelation
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Cross-Autocorrelation对话框
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Options对话框
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互相关实例输出
模型描述
样品处理摘要
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互相关实例输出（1）
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时间序列习题参考答案（15）
五、预测1999年3月的邮寄商品目录的数量和用于订购的开放式电话线数量。
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时间序列习题参考答案（16）
在数据编辑窗中显示新变量Predicted_mail_Model_1 and Predicted_phone_Model_2 ， 包括其模型预测值。这些预测值被添加到121至123的记录中。下面用这些值做相应变 换后来预测1999年3月的男装销售量。
Time Serises Modeler 对话框Variables选项卡
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专家建模标准模型选项卡
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判断异常值选项卡
指数平滑标准模型选项卡
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ARIMA Criteria Model选项卡
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侦查异常值的选项卡
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自变量转换选项卡
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时间序列模型Statistics选项卡
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Time Serises Modler Plots选项卡
互相关系数表
男女服装销售量的互相关图
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17
习题
1、 时间序列的基本概念。 时间序列分析过程中有哪几种常用的方法？ 2、 对数据用时间序列模型进行拟合处理前，应做哪些准备工作？ 3、 在哪个过程中可进行缺失值的修补？修补缺失值的方法共有几种？ 4、 在哪个过程中可定义时间变量？ 5、 时间序列分析是建立在序列的平稳的条件上的，怎样判断序列是否平稳？ 6、为什么要建一个时间序列的新变量？在SPSS的哪个过程中来建时间序列的新 变量？ 7、光盘中Data17-07.sav（Data17-07a.sav是Data17-07.sav使用中文标签名的同一 个文件）记录了一个邮购公司在1989年1月至1998年12月间男、女服装产品的 销售量情况以及一些可能影响服装销售的宣传、服务方面的变量。试用学过 的时间序列方法对其进行分析，并预测1999年4月的男装的销售量。
预测值与观察值很好地拟合在一起，表明模型有令人满意的预测能力。
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时间序列习题参考答案（12）
该模型描述表包含每个估计模型名称和模型类型。在本例中，因变量是男子服装销售 量，系统分配的名称是Model_1。专家建模得出的最佳拟合模型为ARIMA(0,0,0)(0,1,0)， 它是1阶季节差分自回归综合移动平模型。 模型的季节性说明了在序列图中见到的季节性峰值，1阶差分反映了数据中明显的上升 趋势。
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时间序列习题参考答案（7）
在滞后12处的重要的顶点暗示在数据中存在周期为12（12个季度）的季节成分。 检查偏自相关函数图同样可得到这个十分明确的结论。
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时间序列习题参考答案（8）
四、建立时间序列模型
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时间序列习题参考答案（9）
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时间序列习题参考答案（10）
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时间序列习题参考答案（11）
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时间序列习题参考答案（14）
ARIMA模型参数表显示模型中所有参数的值，及由模型标识符标识的每个模型。 它列出了模型中所有的变量，包括因变量和由专家建模确定有显著性的自变量。现在 我们清楚地看到在模型统计量表中的两个预测因子分别是邮寄商品目录的数量和用于 订购的开放式电话线数量。它们都有显著性意义（Sig.小于0.05）。
第17章
时间序列分析
Time Series
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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
习题17及参考答案
结束
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各种时间序列分析过程
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修补缺失值过程与对话框
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时间序列习题参考答案（1）
7、一、定义时间序列
（说明：1、对data17-07a.sav和data17-07.sav都要做这个工作。2、在第四步起data1707.sav）
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时间序列习题参考答案（2）
二、序列图分析
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时间序列习题参考答案（3）
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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时间序列习题参考答案（4）
序列图显示了许多峰值，其中许多峰值是等间隔 出现的，有很清楚的上升趋势。等间隔的峰值暗 示存在时间序列的周期成分。考虑到销售的季节 性，高峰典型地发生在假期期间，你不必对数据 中发现的年季节成分感到吃惊。 也有峰值似乎没有成为季节性模式的一部分，这 表示邻近的数据点显著偏离。这些点可能是异常 值，它可以而且应该由Expert Modeler解决。
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时间序列习题参考答案（17）
六、数据转换
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时间序列习题参考答案（18）
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时间序列习题参考答案（19）
七、预测1999年3月的男装销售量
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时间序列习题参考答案（20）
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时间序列习题参考答案（21）
预测表包含因变量序列男子服装销售量的预测值，其中两个预测因子为邮寄 商品目录的数量和用于订购的开放式电话线数量。该表还包含置信区间的上 (UCL)、下限(LCL)。 在影响销售量的邮寄商品目录的数量每月增加2000份，而电话数量还是按原 先变化规律的前提下，1999年3月时男装的销售量的预测值为21580.96。
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创建时间序列对话框
运行函数Lag时的结果说明
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序列图
Sequence Charts
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序列图过程
主对话框
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时间轴参考线对话框
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定义时间轴的格式对话框
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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
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建立时间序列模型
Create models
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时间序列建模提示框
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预测的必要条件： 取得真实的数据 选择正确的方法 挖掘更多信息
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时间序列习题参考答案
1、 时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的 方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。 2、 先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用这些过程对其进行分析。 根据对数据建模前的预处理工作的先后顺序，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值 的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平 稳性进行计算观察。 3、 修补缺失值可在Transform菜单的Replace Missing Values过程中进行。修补缺失值 的方法共有五种，它们分别是： ⑴、Series mean； ⑵、Mean of nearby points； ⑶、Median of nearby points； ⑷、Linear interpolation； ⑸、Linear trend at point。 4、 定义时间变量可在Data菜单的Define dates过程里实现。 5、 判断序列是否平稳可以看它的均数和方差是否不再随时间的变化而变化、自相关系数 是否只与时间间隔有关而与所处的时间无关。 6、在时间序列分析中，为检验时间序列的平稳性，经常要用一阶差分、二阶差分，有时为 选择一个合适的时间序列的模型还要对原时间序列数据进行对数转换或平方根转换等。 这就需要在已经建立的时间序列的数据库中，再建一个新的时间序列的变量。在SPSS 的Create Time Series中可根据现有的数字型时间序列变量的函数建立一个新的变量。
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时间序列习题参考答案（13）
模型统计表给出了汇总信息和对每个估计模型最佳拟合的统计量。每个模型的结果 用模型描述表中提供的模型标识符被标识。模型包含你最初指定的5个候选预测因子中 的两个预测因子。所以专家建模已经识别出两个可以用来预测的自变量。尽管时间序 列模型主动提供了许多不同的最佳拟合统计量，但我们只选择了平稳值。该统计量提 供了由模型解释的序列中总变异的百分比的估计，当有趋势或季节性模式时平稳是最 适宜的，就像本例的情况一样。本例是个很大的值说明拟合很好。Ljung-Box统计量同 改良的Box-Pierce统计量一样知名，提供了模型是否被正确地指定的象征。显著性值小 于0.05暗示在观察值序列中存在不是由模型解释的结构。本例0.984的显著性值说明它 是不显著的，所以我们可以肯定正确地指定了模型。专家建模侦查出9个异常值。这些 点中的每一个都已适当地被模拟处理，所以不需要你从序列中移走它们。