spss的時(shí)間序列分析教材(ppt45頁)(存儲(chǔ)版)
【正文】 前數(shù)據(jù)編輯窗口中自動(dòng)生成標(biāo)志時(shí)間的變量。在不同的水平間跳躍性變化，而非平緩性變化。 3/21/2023 14 （ 2）將需繪圖的序列變量選入 Variables框中。 3/21/2023 16 （ 2）將需繪制的序列變量選入 Variables框。 （ 5）選中 Display autocorrelation at periodic lags表示只顯示時(shí)間序列周期整數(shù)倍處的相關(guān)函數(shù)值。 3/21/2023 18 ? 時(shí)間序列圖形化觀察應(yīng)用舉例 利用模擬序列數(shù)據(jù)： （ 1）以趨勢(shì)序列繪制序列圖； （ 2）以各種序列繪制自相關(guān)函數(shù)圖和偏自相關(guān)函數(shù)圖。季節(jié)差分（ Seasonal difference）就是一個(gè)典型的代表。 數(shù)據(jù)段指定方法同上。在Name后輸入處理后新生成的變量名，在 Function中選擇處理方法，在 Order后輸入相應(yīng)的階數(shù)，并單擊 Change按鈕。與數(shù)據(jù)滯后正好相反，即指定的階數(shù) k，從當(dāng)前值向后數(shù)以第 k個(gè)數(shù)值來代替當(dāng)前值。在數(shù)據(jù)量較大時(shí)，初始值對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果基本沒有影響，一般可選擇自動(dòng)選擇。 3/21/2023 28 ? 利用 1992年初～ 2023年底共 11年彩電出口量（單位：“臺(tái)”）的月度數(shù)據(jù)，建立幾種指數(shù)平滑模型，對(duì)彩電出口量的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。模型三：溫特線性和季節(jié)性指數(shù)平滑模型 同樣用格點(diǎn)法選擇參數(shù)。 3/21/2023 31 ? 自回歸法的基本操作 （ 1）選擇菜單 Analyze→Time Series→Autoregression 。 ■ 在 Convergence Criteria中指定迭代收斂條件：在 Maximum iterations后指定最大跌代次數(shù)；在Sum of squares change后指定誤差平方和減少達(dá)到什么程度時(shí)終止迭代。以時(shí)間及其二次項(xiàng)作為解釋變量，并計(jì)算 DW統(tǒng)計(jì)量和預(yù)測(cè)以及殘差序列。 3/21/2023 36 ARIMA模型分析 ? ARIMA是自回歸移動(dòng)平均結(jié)合（ AutoRegressive Integrated Moving Average）模型的簡(jiǎn)寫形式，用于平穩(wěn)序列或通過差分而平穩(wěn)的序列分析。實(shí)際應(yīng)用中的時(shí)間序列并非平穩(wěn)序列，不能直接采用 ARMA模型。ARIMA（ p， d， q）（ P， D， Q） s模型 當(dāng)序列中同時(shí)存在趨勢(shì)性和季節(jié)性的周期和趨勢(shì)時(shí)，序列中存在著以季節(jié)周期的整數(shù)倍為長(zhǎng)度的相關(guān)性，需要經(jīng)過某些階數(shù)的逐期差分和季節(jié)差分才能使序列平穩(wěn)化。 （ 6）單擊 Option按鈕對(duì)模型的算法和輸出等進(jìn)行設(shè)置。 對(duì)序列首先進(jìn)行取自然對(duì)數(shù)的數(shù)據(jù)變換，其次進(jìn)行一階逐期差分和一階季節(jié)差分，得到一個(gè)基本平穩(wěn)的序列。 2023年 3月 29日星期三 下午 8時(shí) 11分 3秒 20:11: 1比不了得就不比，得不到的就不要。 :11:0320:11:03March 29, 2023 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 20:11:0320:11:0320:11Wednesday, March 29, 2023 1知人者智，自知者明。 下午 8時(shí) 11分 3秒 下午 8時(shí) 11分 20:11: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blanditut cursus. 感謝您的下載觀看 專家告訴 。 20:11:0320:11:0320:113/29/2023 8:11:03 PM 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 :11:0320:11Mar2329Mar23 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿，留一份不足，可得無限完美。 20:11:0320:11:0320:11Wednesday, March 29, 2023 1乍見翻疑夢(mèng)，相悲各問年。 3/21/2023 43 ? ARIMA分析的應(yīng)用舉例 利用上節(jié)激光唱機(jī)出口量的數(shù)據(jù)進(jìn)行 ARIMA模型分析。但一般情況下ARIMA模型不再引入其他解釋變量。這樣的序列被稱為是一種準(zhǔn)平穩(wěn)的序列，而相應(yīng)的分析模型被概括為 ARIMA（ p， d， q），其中， d表示平穩(wěn)化過程中差分的階數(shù)。 ARMA（ p， q）模型可用較少的參數(shù)對(duì)序列進(jìn)行較好地?cái)M合，其自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)均呈現(xiàn)拖尾性。這種波動(dòng)必然會(huì)影響到模型的誤差序列，進(jìn)而使其出現(xiàn)方差不平穩(wěn)性。 模型一：利用趨勢(shì)外推法建立趨勢(shì)模型 由于序列的趨勢(shì)并非直線上升，而呈加速上升的態(tài)勢(shì)。這種方法一般優(yōu)于 CochranceOrcutt方法。由于自回歸模型只考慮了誤差項(xiàng)中的一階相關(guān)性，因此也稱為一階自回歸 AR（ 1）模型。模型二：霍特布朗二次平滑模型 仍然用格點(diǎn)法選擇參數(shù)，步長(zhǎng)為 。選擇 Display only 10 best models for grid search選項(xiàng)表示：在平滑常數(shù)的格點(diǎn)選擇完成后僅顯示最佳的 10個(gè)模型。包括簡(jiǎn)單指數(shù)平滑模型、霍特模型、溫特模型及用戶自定義模型。 3/21/2023 23 ? 序列數(shù)據(jù)變換的基本操作 （ 1）選擇菜單 Transform→Create Time Series 3/21/2023 24 （ 2）把待處理的變量選擇到 New Variable(s)框。 其中： 均值平穩(wěn)化一般采用差分（ Difference）處理，方差平穩(wěn)化一般用 BoxCox變換處理?；ハ嚓P(guān)圖不具有關(guān)于時(shí)間原點(diǎn)的對(duì)稱性，而是一種“反對(duì)稱性”，因此變量先后順序不同，得到的圖形也會(huì)不同。其中 Independence model表示假設(shè)序列是白噪聲的過程； Bartlett’ s approximation表示，根據(jù) Bartlett給出的估計(jì)自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)方差的近似式計(jì)算方差。 （ 6）單擊 Format 按鈕定義圖形的格式，可選擇橫向或縱向序列圖；對(duì)于單變量序列圖，可選擇繪制線圖或面積圖，還可選擇在圖中繪制序列的均值線；對(duì)多變量的序列圖，可選擇將不同變量在同一時(shí)間點(diǎn)上的
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