SPSS时间序列分析报告案例Word下载.docx

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3.482

.062

2

.198

.162

4.987

.083

3

.185

.159

6.340

.096

4

.542

.157

18.342

.001

5

.084

.154

18.641

.002

6

.067

.151

18.836

.004

7

.094

.149

19.239

.007

8

.458

.146

29.093

.000

9

.041

.143

29.176

10

.016

.140

29.189

11

.012

.137

29.197

12

.236

.134

32.308

13

-.092

.131

32.806

14

-.094

.128

33.345

.003

15

-.079

.125

33.745

16

.106

.121

34.510

・005

a.假定的基础过程是独立丿性（白噪音）

b.基于渐近卡方近似。

偏自相尖

税后盈利

偏自相矢

标准误差

.171

.115

.107

.503

-.279

-.010

.046

.268

-.130

-.054

-.053

-.081

-.040

-.051

-.027

-.062

3♦确定参数和模型

时间序列建模程序

模型描述

模型类型

模型ID稅后利润模型1

ARIMA（0,1,0）（0,1,0）

模型摘要

模型统计屋

模型

预测变量数

模型拟合统计量

Ljung-BoxQ（18）

离群值数

平稳的R方

统计量

DF

Sig.

税后利润■模型1

5.502E-17

17.688

18

.476

4・给出预测值

2010年第三季度

2010年第四季度

139621.02万元

170144.55万元

剔除季节成分后，平滑处理及剔除循环波动因素的序列图

SEASO、NMOD_、6MUL、EQU、4中稅后利润的季节性调整序列

自相尖图

序歹IJ:

SEASON、MOD-6MUL、EQU、4中稅后利润的季节性调整序列

.728

19.633

.450

27.383

.310

31.169

.207

32.911

.219

34.941

.241

37.484

.243

40.168

.226

42.571

.183

44.213

45.551

.093

46.012

.006

46.015

-.047

46.145

-.021

46.172

-.022

46.204

-.036

46.294

・000

a.假定的基础过程是独立性（白噪音）

自相矣图

序列:

SEASON、MOD、6MUL、EQU、4中税后利润的季节性调整序列

10-

□系数

—胃侑上礙

——下眼

05-1

-05-

-1.0"

偏白相矢标准误差

-.168

.108

.206

.076

-.015

.014

.034

-.121

-.066

-.059

-.134

.019

系数泮信卜•限

模型IDSEASO、NMOD_、6MUL、EQU、4模型_1中

税后利润的季节性调整

序列

ARIMA（0,1,0）（0,0,0）

模型统计最

SEASO、NMOD_、6MUL、

EQU、4中税后利润的季节性调整

序列■模型1

-2.591E-16

8.517

.970

给出预测值

201°

年第三季度127487.38347万元

140349.91149万元