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1，在SPSS中時間序列分析怎么做
2，什么是時間序列分析法
3，什么叫做時間序列
4，SPSS的時間序列分析怎么做
5，時間序列分析的具體算法
6，什么是時間序列預測法

1，在SPSS中時間序列分析怎么做

SPSS主要的操作選項在SPSS->Analyse分析->TimeSeries時間序列分析。先要對序列數(shù)據(jù)零均值化處理，檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，再檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，如果平穩(wěn)可以用ARMA模型，如果不平穩(wěn)如果做檢驗，則需要進行差分來平穩(wěn)化，用ARIMA模型。利用自相關(guān)和偏相關(guān)圖確定模型的參數(shù)，再通過參數(shù)檢驗和信息準則選擇最優(yōu)的模型。

在SPSS中時間序列分析怎么做

2，什么是時間序列分析法

時間序列是按時間順序的一組數(shù)字序列。時間序列分析就是利用這組數(shù)列，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計方法加以處理，以預測未來事物的發(fā)展。時間序列分析是定量預測方法之一，它的基本原理：一是承認事物發(fā)展的延續(xù)性。應(yīng)用過去數(shù)據(jù)，就能推測事物的發(fā)展趨勢。二是考慮到事物發(fā)展的隨機性。任何事物發(fā)展都可能受偶然因素影響，為此要利用統(tǒng)計分析中加權(quán)平均法對歷史數(shù)據(jù)進行處理。該方法方法簡單易行，便于掌握，但準確性差，一般只適用于短期預測。

什么是時間序列分析法

3，什么叫做時間序列

時間序列法是一種定量預測方法，亦稱簡單外延方法。在統(tǒng)計學中作為一種常用的預測手段被廣泛應(yīng)用。時間序列通常有以下三種方法： 1.方法一是把一個時間序列的數(shù)值變動，分解為幾個組成部分，通常分為： (1)傾向變動，亦稱長期趨勢變動T； (2)循環(huán)變動，亦稱周期變動C； (3)季節(jié)變動，即每年有規(guī)則地反復進行變動S； (4)不規(guī)則變動，亦稱隨機變動I等。然后再把這四個組成部分綜合在一起，得出預測結(jié)果。 2.方法二是把預測對象、預測目標和對預測的影響因素都看成為具有時序的，為時間的函數(shù)，而時間序列法就是研究預測對象自身變化過程及發(fā)展趨勢。 3.方法三是根據(jù)預測對象與影響因素之間的因果關(guān)系及其影響程度來推算未來。與目標的相關(guān)因素很多，只能選擇那些因果關(guān)系較強的為預測影響的因素。時間序列分析在第二次世界大戰(zhàn)前應(yīng)用于經(jīng)濟預測。二次大戰(zhàn)中和戰(zhàn)后，在軍事科學、空間科學、氣象預報和工業(yè)自動化等部門的應(yīng)用更加廣泛。

什么叫做時間序列

4，SPSS的時間序列分析怎么做

原發(fā)布者:醫(yī)學之眼時間序列分析及其SPSS操作教師：韓艷敏電話：13676798448（668448）一、時間序列分析概述時間序列是按時間順序排列的、隨時間變化且相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)序列。分析時間序列的方法構(gòu)成數(shù)據(jù)分析的一個重要領(lǐng)域，即時間序列分析.時間序列根據(jù)所研究的依據(jù)不同，可有不同的分類1．按研究對象多少分:一元時間序列和多元時間序列;2．按時間連續(xù)性分:離散時間序列和連續(xù)時間序列;3．按序列的統(tǒng)計特性分:平穩(wěn)時間序列和非平穩(wěn)時間序列;4．按時間序列分布規(guī)律分:高斯型和非高斯型時間序列.時間序列國內(nèi)生產(chǎn)總值等時間序列年份國內(nèi)生產(chǎn)總值年末總?cè)丝谌丝谧匀辉鲩L率居民消費水平(億元)(萬人)(‰)(元)19901991199219931994201920192019201918547.921617.826638.134634.446759.458478.167884.674772.479552.811433311582311717111851711985012112112238912362612481014.3912.9811.6011.4511.2110.5510.4210.069.538038961070133117812311272629443094主要內(nèi)容：?平穩(wěn)時間序列分析時—間序Bo列x分-J析en發(fā)k展in的s兩(1個97階6段)?非平穩(wěn)時間序列分析—Engle-Granger(1987)?時間序列模型不同于經(jīng)濟計量模型的兩個特點是：-這種建模方法不以經(jīng)濟理論為依據(jù)，而是依據(jù)變量自身的變化規(guī)律，利用外推機制描述時間序列的變化。-明確考慮時間序列的平穩(wěn)性。如果時間序列非平穩(wěn)，建立模型之前應(yīng)先通過差分或者

5，時間序列分析的具體算法

用隨機過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學方法，研究隨機數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律，以用于解決實際問題。由于在多數(shù)問題中，隨機數(shù)據(jù)是依時間先后排成序列的，故稱為時間序列。它包括一般統(tǒng)計分析（如自相關(guān)分析、譜分析等），統(tǒng)計模型的建立與推斷，以及關(guān)于隨機序列的最優(yōu)預測、控制和濾波等內(nèi)容。經(jīng)典的統(tǒng)計分析都假定數(shù)據(jù)序列具有獨立性，而時間序列分析則著重研究數(shù)據(jù)序列的相互依賴關(guān)系。后者實際上是對離散指標的隨機過程的統(tǒng)計分析，所以又可看作是隨機過程統(tǒng)計的一個組成部分。例如,用x(t)表示某地區(qū)第t個月的降雨量，就數(shù)學方法而言，平穩(wěn)隨機序列（見平穩(wěn)過程）的統(tǒng)計分析，在理論上的發(fā)展比較成熟，從而構(gòu)成時間序列分析的基礎(chǔ)。頻域分析　一個時間序列可看成各種周期擾動的疊加，頻域分析就是確定各周期的振動能量的分配，這種分配稱為“譜”，或“功率譜”。因此頻域分析又稱譜分析。譜分析中的一個重要是統(tǒng)計量,稱為序列的周期圖。當序列含有確定性的周期分量時，通過I(ω)的極大值點尋找這些分量的周期，是譜分析的重要內(nèi)容之一。在按月記錄的降雨量序列中，序列x(t)就可視為含有以12為周期的確定分量，所以序列x(t)可以表示為 ,它的周期圖I(ω)處有明顯的極大值。當平穩(wěn)序列的譜分布函數(shù)F（λ）具有譜密度?(λ)（即功率譜）時，可用(2π)-1I(λ)去估計?(λ)，它是?(λ)的漸近無偏估計。如欲求?(λ)的相合估計（見點估計），可用I(ω)的適當?shù)钠交等ス烙?(λ),常用的方法為譜窗估計即取?(λ)的估計弮(λ)為 ,式中wt(ω)稱為譜窗函數(shù)。譜窗估計是實際應(yīng)用中的重要方法之一。譜分布F(λ)本身的一種相合估計可由I(ω)的積分直接獲得，即。　研究以上各種估計量的統(tǒng)計性質(zhì)，改進估計方法，是譜分析的重要內(nèi)容。時域分析　它的目的在于確定序列在不同時刻取值的相互依賴關(guān)系,或者說,確定序列的相關(guān)結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)是用序列的自相關(guān)函0,1,…)來描述的,為序列的自協(xié)方差函數(shù)值,m=Ex(t)是平穩(wěn)序列的均值。常常采用下列諸式給出m，γ(k),ρ(k)的估計： ,通(k)了解序列的相關(guān)結(jié)構(gòu),稱為自相關(guān)分析。研究它們的強、弱相合性及其漸近分布等問題，是相關(guān)分析中的基本問題。模型分析　20世紀70年代以來，應(yīng)用最廣泛的時間序列模型是平穩(wěn)自回歸-滑動平均模型 (簡稱ARMA模型)。其形狀為：式中ε(t)是均值為零、方差為σ2的獨立同分布的隨機序列;和σ2為模型的參數(shù),它們滿足：　對一切|z|≤1的復數(shù)z成立。p和q是模型的階數(shù)，為非負整數(shù)。特別當q=0時，上述模型稱為自回歸模型；當p=0時, 稱為滑動平均模型。根據(jù)x(t)的樣本值估計這些參數(shù)和階數(shù)，就是對這種模型的統(tǒng)計分析的內(nèi)容。對于滿足ARMA模型的平穩(wěn)序列，其線性最優(yōu)預測與控制等問題都有較簡捷的解決方法,尤其是自回歸模型,使用更為方便。G.U.尤爾在1925～1930年間就提出了平穩(wěn)自回歸的概念。1943年,Η.Β.曼和Α.瓦爾德發(fā)表了關(guān)于這種模型的統(tǒng)計方法及其漸近性質(zhì)的一些理論結(jié)果。一般ARMA模型的統(tǒng)計分析研究，則是20世紀60年代后才發(fā)展起來的。特別是關(guān)于p，q值的估計及其漸近理論，出現(xiàn)得更晚些。除ARMA模型之外,還有其他的模型分析的研究,其中以線性模型的研究較為成熟，而且都與ARMA模型分析有密切關(guān)系?；貧w分析　如果時間序列x(t)可表示為確定性分量φ(t)與隨機性分量ω(t)之和，根據(jù)樣本值x(1)，x(2)，…,x(T)來估計φ(t)及分析ω(t)的統(tǒng)計規(guī)律，屬于時間序列分析中的回歸分析問題。它與經(jīng)典回歸分析不同的地方是，ω(t)一般不是獨立同分布的，因而在此必須涉及較多的隨機過程知識。當φ(t)為有限個已知函數(shù)的未知線性組合時，即，式中ω(t)是均值為零的平穩(wěn)序列,α1,α2,…,αs是未知參數(shù),φ1(t),φ2(t),…,φs(t)是已知的函數(shù),上式稱為線性回歸模型，它的統(tǒng)計分析已被研究得比較深入。前面敘述的降雨量一例，便可用此類模型描述。回歸分析的內(nèi)容包括:當ω(t)的統(tǒng)計規(guī)律已知時，對參數(shù)α1,α2,…,αs進行估計,預測x(T+l)之值；當ω(t)的統(tǒng)計規(guī)律未知時，既要估計上述參數(shù)，又要對ω(t)進行統(tǒng)計分析，如譜分析、模型分析等。在這些內(nèi)容中,一個重要的課題是:在相當廣泛的情況下，證明 α1,α2,…,αs的最小二乘估計，與其線性最小方差無偏估計一樣，具有相合性和漸近正態(tài)分布性質(zhì)。最小二乘估計姙j(1≤j≤s)不涉及ω(t)的統(tǒng)計相關(guān)結(jié)構(gòu)，是由數(shù)據(jù)x(1)，x(2)，…，x(T)直接算出，由此還可得(t)進行時間序列分析中的各種統(tǒng)計分析，以代替對ω(t)的分析。在理論上也已證明，在適當?shù)臈l件下，這樣的替代具有滿意的漸近性質(zhì)。由于ω(t)的真值不能直接量測，這些理論結(jié)果顯然有重要的實際意義。這方面的研究仍在不斷發(fā)展。時間序列分析中的最優(yōu)預測、控制與濾波等方面的內(nèi)容見平穩(wěn)過程條。近年來多維時間序列分析的研究有所進展，并應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)自動化及經(jīng)濟分析中。此外非線性模型統(tǒng)計分析及非參數(shù)統(tǒng)計分析等方面也逐漸引起人們的注意。

6，什么是時間序列預測法

一種歷史資料延伸預測，也稱歷史引伸預測法。是以時間數(shù)列所能反映的社會經(jīng)濟現(xiàn)象的發(fā)展過程和規(guī)律性，進行引伸外推，預測其發(fā)展趨勢的方法。時間序列，也叫時間數(shù)列、歷史復數(shù)或動態(tài)數(shù)列。它是將某種統(tǒng)計指標的數(shù)值，按時間先后順序排到所形成的數(shù)列。時間序列預測法就是通過編制和分析時間序列，根據(jù)時間序列所反映出來的發(fā)展過程、方向和趨勢，進行類推或延伸，借以預測下一段時間或以后若干年內(nèi)可能達到的水平。其內(nèi)容包括：收集與整理某種社會現(xiàn)象的歷史資料；對這些資料進行檢查鑒別，排成數(shù)列；分析時間數(shù)列，從中尋找該社會現(xiàn)象隨時間變化而變化的規(guī)律，得出一定的模式；以此模式去預測該社會現(xiàn)象將來的情況。時間序列預測法的步驟第一步收集歷史資料，加以整理，編成時間序列，并根據(jù)時間序列繪成統(tǒng)計圖。時間序列分析通常是把各種可能發(fā)生作用的因素進行分類，傳統(tǒng)的分類方法是按各種因素的特點或影響效果分為四大類：(1)長期趨勢；(2)季節(jié)變動；(3)循環(huán)變動；(4)不規(guī)則變動。第二步分析時間序列。時間序列中的每一時期的數(shù)值都是由許許多多不同的因素同時發(fā)生作用后的綜合結(jié)果。第三步求時間序列的長期趨勢(T)季節(jié)變動(s)和不規(guī)則變動(I)的值，并選定近似的數(shù)學模式來代表它們。對于數(shù)學模式中的諸未知參數(shù)，使用合適的技術(shù)方法求出其值。第四步利用時間序列資料求出長期趨勢、季節(jié)變動和不規(guī)則變動的數(shù)學模型后，就可以利用它來預測未來的長期趨勢值T和季節(jié)變動值s，在可能的情況下預測不規(guī)則變動值I。然后用以下模式計算出未來的時間序列的預測值Y：加法模式T+S+I=Y 乘法模式T×S×I=Y 如果不規(guī)則變動的預測值難以求得，就只求長期趨勢和季節(jié)變動的預測值，以兩者相乘之積或相加之和為時間序列的預測值。如果經(jīng)濟現(xiàn)象本身沒有季節(jié)變動或不需預測分季分月的資料，則長期趨勢的預測值就是時間序列的預測值，即T=Y。但要注意這個預測值只反映現(xiàn)象未來的發(fā)展趨勢，即使很準確的趨勢線在按時間順序的觀察方面所起的作用，本質(zhì)上也只是一個平均數(shù) 的作用，實際值將圍繞著它上下波動。時間序列分析基本特征[1] 1.時間序列分析法是根據(jù)過去的變化趨勢預測未來的發(fā)展,它的前提是假定事物的過去延續(xù)到未來。時間序列分析,正是根據(jù)客觀事物發(fā)展的連續(xù)規(guī)律性,運用過去的歷史數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計分析,進一步推測未來的發(fā)展趨勢。事物的過去會延續(xù)到未來這個假設(shè)前提包含兩層含義:一是不會發(fā)生突然的跳躍變化,是以相對小的步伐前進;二是過去和當前的現(xiàn)象可能表明現(xiàn)在和將來活動的發(fā)展變化趨向。這就決定了在一般情況下,時間序列分析法對于短、近期預測比較顯著,但如延伸到更遠的將來,就會出現(xiàn)很大的局限性,導致預測值偏離實際較大而使決策失誤。 2.時間序列數(shù)據(jù)變動存在著規(guī)律性與不規(guī)律性時間序列中的每個觀察值大小,是影響變化的各種不同因素在同一時刻發(fā)生作用的綜合結(jié)果。從這些影響因素發(fā)生作用的大小和方向變化的時間特性來看,這些因素造成的時間序列數(shù)據(jù)的變動分為四種類型。 (1)趨勢性:某個變量隨著時間進展或自變量變化,呈現(xiàn)一種比較緩慢而長期的持續(xù)上升、下降、停留的同性質(zhì)變動趨向,但變動幅度可能不相等。 (2)周期性:某因素由于外部影響隨著自然季節(jié)的交替出現(xiàn)高峰與低谷的規(guī)律。 (3)隨機性:個別為隨機變動,整體呈統(tǒng)計規(guī)律。 (4)綜合性:實際變化情況是幾種變動的疊加或組合。預測時設(shè)法過濾除去不規(guī)則變動,突出反映趨勢性和周期性變動。時間序列預測法的分類時間序列預測法可用于短期預測、中期預測和長期預測。根據(jù)對資料分析方法的不同，又可分為：簡單序時平均數(shù)法、加權(quán)序時平均數(shù)法、移動平均法、加權(quán)移動平均法、趨勢預測法、指數(shù)平滑法、季節(jié)性趨勢預測法、市場壽命周期預測法等。簡單序時平均數(shù)法也稱算術(shù)平均法。即把若干歷史時期的統(tǒng)計數(shù)值作為觀察值，求出算術(shù)平均數(shù)作為下期預測值。這種方法基于下列假設(shè)：“過去這樣，今后也將這樣”，把近期和遠期數(shù)據(jù)等同化和平均化，因此只能適用于事物變化不大的趨勢預測。如果事物呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢，就不宜采用此法。加權(quán)序時平均數(shù)法就是把各個時期的歷史數(shù)據(jù)按近期和遠期影響程度進行加權(quán)，求出平均值，作為下期預測值。簡單移動平均法就是相繼移動計算若干時期的算術(shù)平均數(shù)作為下期預測值。加權(quán)移動平均法即將簡單移動平均數(shù)進行加權(quán)計算。在確定權(quán)數(shù)時，近期觀察值的權(quán)數(shù)應(yīng)該大些，遠期觀察值的權(quán)數(shù)應(yīng)該小些。上述幾種方法雖然簡便，能迅速求出預測值，但由于沒有考慮整個社會經(jīng)濟發(fā)展的新動向和其他因素的影響，所以準確性較差。應(yīng)根據(jù)新的情況，對預測結(jié)果作必要的修正。指數(shù)平滑法即根據(jù)歷史資料的上期實際數(shù)和預測值，用指數(shù)加權(quán)的辦法進行預測。此法實質(zhì)是由內(nèi)加權(quán)移動平均法演變而來的一種方法，優(yōu)點是只要有上期實際數(shù)和上期預測值，就可計算下期的預測值，這樣可以節(jié)省很多數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的時間，減少數(shù)據(jù)的存儲量，方法簡便。是國外廣泛使用的一種短期預測方法。季節(jié)趨勢預測法根據(jù)經(jīng)濟事物每年重復出現(xiàn)的周期性季節(jié)變動指數(shù)，預測其季節(jié)性變動趨勢。推算季節(jié)性指數(shù)可采用不同的方法，常用的方法有季(月)別平均法和移動平均法兩種：a．季(月)別平均法。就是把各年度的數(shù)值分季(或月)加以平均，除以各年季(或月)的總平均數(shù)，得出各季(月)指數(shù)。這種方法可以用來分析生產(chǎn)、銷售、原材料儲備、預計資金周轉(zhuǎn) 需要量等方面的經(jīng)濟事物的季節(jié)性變動；b．移動平均法。即應(yīng)用移動平均數(shù)計算比例求典型季節(jié)指數(shù)。市場壽命周期預測法就是對產(chǎn)品市場壽命周期的分析研究。例如對處于成長期的產(chǎn)品預測其銷售量，最常用的一種方法就是根據(jù)統(tǒng)計資料，按時間序列畫成曲線圖，再將曲線外延，即得到未來銷售發(fā)展趨勢。最簡單的外延方法是直線外延法，適用于對耐用消費品的預測。