spss的時間序列分析(已修改)
2025-05-26 18:36 本頁面
【正文】 第十章 SPSS的時間序列分析 時間序列分析概述 ? 通常研究時間序列問題時會涉及到以下記號和概念： T 指標集 T可理解為時間 t的取值范圍。 △ t 采樣間隔△ t可理解為時間序列中相鄰兩個數(shù)的時間間隔。 時間序列的平穩(wěn)性是指時間序列的統(tǒng)計規(guī)律不會隨著時間的推移而發(fā)生變化。直觀上，一個平穩(wěn)的時間序列可以看作是一條圍繞其均值上下波動的曲線。從理論上，有兩種意義的平穩(wěn)性，一個是嚴平穩(wěn)或完全平穩(wěn)，一個是寬平穩(wěn)或廣義平穩(wěn)。 嚴平穩(wěn)：如果對 t1， t2， …， tn， h∈ T和任意整數(shù) n，都使（ yt1，yt2…， ytn）與（ yt1+h， yt2+h， …， ytn+h）同分布，則概率空間（W， F， P）上隨機過程｛ y（ t）， t∈ T｝稱為平穩(wěn)過程。具有時間上的平穩(wěn)不變性。實踐當中是非常困難甚至是不可能的。 ? 寬平穩(wěn)：寬平穩(wěn)是指隨機過程的均值函數(shù)、方差函數(shù)均為常數(shù)，自協(xié)方差函數(shù)僅是時間間隔的函數(shù)。如二階寬平穩(wěn)隨機過程定義為： E（ yt） = E（ yt+h）為常數(shù)，且對 t， t+h∈ T都使協(xié)方差 E［ yt E（ yt）］ E［ yt+h E（ yt+h）］存在且與 t無關(guān)（只依賴于 h）。 白噪聲序列是一種特殊的平穩(wěn)序列。它定義為若隨機序列｛ yt｝由互不相關(guān)的隨機變量構(gòu)成，即對所有 s≠t， Cov(ys， yt)=0，則稱其為白噪聲序列。白噪聲序列是一種平穩(wěn)序列，在不同時點上的隨機變量的協(xié)方差為 0。該特性通常被稱為“無記憶性”，意味著人們無法根據(jù)其過去的特點推測其未來的走向，其變化沒有規(guī)律可循。當模型的殘差序列成為白噪聲序列時，可認為模型達到了較好的效果，剩余殘差中已經(jīng)沒有可以識別的信息。因此，白噪聲序列對模型檢驗也是很有用處的。 ?? 時間序列分析的一般步驟 ?數(shù)據(jù)的準備階段； ?數(shù)據(jù)的觀察及檢驗階段：總體把握時間序列發(fā)展變化的特征，以便選擇恰當?shù)哪Ｐ瓦M行分析，包括圖形方法和統(tǒng)計檢驗方法； ?數(shù)據(jù)的預處理階段：一方面能夠使序列的特征體現(xiàn)得更加明顯，利于分析模型的選擇；另一方面使數(shù)據(jù)滿足于模型的要求； ?數(shù)據(jù)分析和建模階段：根據(jù)時間序列的特征和分析的要求，選擇恰當?shù)哪Ｐ瓦M行數(shù)據(jù)建模和分析； ?模型的評價階段：與模型分析的目標相結(jié)合評價是否達到了分析的目的以及效果如何； ?模型的實施階段。 ? SPSS時間序列分析的特點 SPSS的時間序列分析沒有自成一體的單獨模塊，而是分散在 Data、 Transform、 Analyze、 Graph四個功能菜單當中。在 Data和 Transform中實現(xiàn)對時間序列數(shù)據(jù)的定義和必要處理，以適應各種分析方法的要求；在Analyze的 Time Series中主要提供了四種時間序列的分析方法，包括指數(shù)平滑法、自回歸法、 ARIMA模型和季節(jié)調(diào)整方法；在 Graph中提供了時間序列分析的圖形工具，包括序列圖（ Sequence）、自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖等。另外，也可利用 SPSS的譜分析圖等模塊進行簡單的譜分析。 數(shù)據(jù)準備 SPSS的數(shù)據(jù)準備包括數(shù)據(jù)文件的建立、時間定義和數(shù)據(jù)期間的指定。其中數(shù)據(jù)文件的建立與一般 SPSS數(shù)據(jù)文件的建立方法相同，每一個變量將對應一個時間序列數(shù)據(jù)，且不必建立標志時間的變量。具體操作這里不再贅述，僅重點討論時間定義的操作步驟。 SPSS的時間定義功能用來將數(shù)據(jù)編輯窗口中的一個或多個變量指定為時間序列變量，并給它們賦予相應的時間標志，具體操作步驟是： （ 1）選擇菜單： Date→ Define Dates，出現(xiàn)窗口： （ 2） Cases Are框提供了多種時間形式，可根據(jù)數(shù)據(jù)的實際情況選擇與其匹配的時間格式和參數(shù)。 至此，完成了 SPSS的時間定義操作。 SPSS將在當前數(shù)據(jù)編輯窗口中自動生成標志時間的變量。同時，在輸出窗口中將輸出一個簡要的日志，說明時間標志變量及其格式和包含的周期等。 數(shù)據(jù)期間的選取可通過 SPSS的樣本選取（Select Cases）功能實現(xiàn)。 時間序列的圖形化觀察及檢驗 ? 通過圖形化觀察和檢驗能夠把握時間序列的諸多特征，如時間序列的發(fā)展趨勢是上升還是下降，還是沒有規(guī)律的上下波動；時間序列的變化的周期性特點；時間序列波動幅度的變化規(guī)律；時間序列中是否存在異常點，時間序列不同時間點上數(shù)據(jù)的關(guān)系等。 ? 時間序列的圖形化觀察工具 序列圖（ Sequence） 一個平穩(wěn)的時間序列在水平方向平穩(wěn)發(fā)展，在垂直方向的波動性保持穩(wěn)定，非平穩(wěn)性的表現(xiàn)形式多種多樣，主要特征有：趨勢性、異方差性、波動性、周期性、季節(jié)性、以及這些特征的交錯混雜等。 序列圖還可用于對序列異常值的探索，以及體現(xiàn)序列的“簇集性”，異常值是那些由于外界因素的干擾而導致的與序列的正常數(shù)值范圍偏差巨大的數(shù)據(jù)點?！按丶浴笔侵笖?shù)據(jù)在一段時間內(nèi)具有相似的水平。在不同的水平間跳躍性變化，而非平緩性變化。 直方圖（ H
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