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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。

我们已辽宁省历年（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：

DatefDefineDates，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。

X

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DATE_

M7.00

1969

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1970

197Q

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1971

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1105,00

1972

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111490

1973

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108590

1974

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11254Q

1975

1976

114110

1976

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118060

1977

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19/tJ

1978

1321.50

1979

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1441.70

1980

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150510

1981

19S1

1571.60

1982

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163S60

1983

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168070

19S4

1904

176910

1985

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1986

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1988

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n-arh

WFiori

当数据准备好，为认识数据的变化规律，判断数据是否存在离群点和缺损值，最直接的观察方法是绘制序列的图像。

2.选择菜单选项栏中的Analyze>forecasting>Sequenee

Charts,弹出SequeneeCharts对话框。

单击【ok（确认）】按钮，得到时序图:

YEAR,,netipariodic

观察发现序列没有明显的周期性，为非平稳时间序列。

一般而言,

一次差分可以将序列中的线性趋势去掉，二次差分可以将序列中的抛物线趋势去掉，图中曲线存在线性趋势，用一阶差分运算去除

3.选择菜单：

Transform>CreateTimeSeries，弹出对话框:

单击【ok（确认）】按钮，此时完成线性成分的去除，SPSS将在当前数据编辑窗口中自动生成差分后的新变量X1。

X

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DAT£_

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1969

1969

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1^0

1970

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1971

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1972

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1973

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1974

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114110

19T6

1976

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118060

1977

1977

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1370

7350

1321.50

1979

1979

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1441.70

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1981

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157160

1982

1962

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19S3

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166070

1984

1984

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176910

19AS

1965

aa.40

数据经过一阶差分后，检验差分序列自相关和偏相关函数是否为截尾

或拖尾，若是则数据已为平稳序列可以进行ARIMA建模，否则继续

对数据进行平稳化处理。

4.选择菜单Analyze宀TimeSeries宀Autoregression。

把被解

释变量选择到Dependent框中，选择解释变量到Independent（s）

框中。

心目唱关冏

令从业人放MJyEAR.notperiodL.沪乘自刃眾型」的亠少丢自鼻碾型」的…掳察自x離型」的…炉辜自貝碾型（的…

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1

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当前周期；无

确定

单击【ok（确认）】按钮，此时生成自相关和偏自相关相关数据。

序列:

DIFF（x,1）

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值

df

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16763

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二：

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.143

1713S

8

.029

'3

.001

140

1714C

g

.047

10

.069

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17392

10

.062

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12

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Ib

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1a

1a

.232

b.基于渐近卡亩延似丁'

噪昔）-

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、标准误差、Box-ljung统计量（值、自由度、原

假设成立的概率值）。

通过标准误差以及Box-ljung统计量的相伴概率都可以说该时间序列不是白噪声，是具有自相关性的时间序列，可

以建立ARIMA模型。

CHFF（xt1）

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1.5-

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□

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■二

123456780101112113M1S16

自相关图显示序列在2阶滞后期时进入平稳置信区间并拖尾，所

以MA（q）的q取值为2。

偏自相关序列在1阶滞后期时进入平稳置信区间并拖尾，所以AR（p）的p取值为1。

数据经过一阶差分，所以I

（d）的取值为1。

5.当时间序列的数据已经准备好以后，选择菜单栏中的

Analyze>Forecasting>CreateModels命令，弹出CreateModels

对话框。

在该对话框左侧的Variables列表框中选择一个变量，将其移入DependentVariables列表框。

在Method下拉列表框中选择ARIMA，然后选择ARIMA选项，单击Criteria按钮，弹出ARIMA

Criteria对话框。

单击CreateModels对话框中的ok按钮，将进行ARIMA模型建模

和分析，结果如下:

複型类型

模型口M业人数棋型1

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