SPSS时间序列分析案例.docx

1、SPSS时间序列分析案例用SPSS软件做时间序列分析，有某公司 2002年一季度到2010年二季度的34个税后利润数据，要求预测出该公司 2010年三季度和四季度的税后利润。要求：1.画出序列趋势图2.绘制出自相关图和偏自相关图3.确定参数和模型4.给出预测值观测值序列图-1- 1 -J- -I- -J- -J- -I- -J- I -1- I -J- -I- -J- -J- -I- -1-G1 Q3 ai 03 01 G3 QI Q3 ai 03 Q1 03 Q1 口 3 口 1 03 Qi2002 2002 2003 2003 2004 2004 2D0S 2005 2006 2006 2

2、D07 2007 2008 200fi 20务 2009 2Q10II期税后盈利自相关图序列:税后盈利滞后自相关标准误差aBox-Ljung 统计量值dfSig.b1.306.1643.4821.0622.198.1624.9872.0833.185.1596.3403.0964.542.15718.3424.0015.084.15418.6415.0026.067.15118.8366.0047.094.14919.2397.0078.458.14629.0938.0009.041.14329.1769.00110.016.14029.18910.00111.012.13729.19711.

3、00212.236.13432.30812.00113-.092.13132.80613.00214-.094.12833.34514.00315-.079.12533.74515.00416.106.12134.51016.005a.假定的基础过程是独立性（白噪音）b.基于渐近卡方近似。1 2 3 4 & 6 7 8 9 1口 11 12 13 14 1& 16抵迟8UI偏自相关序列:税后盈利滞后偏自相关标准误差1.306.1712.115.1713.107.1714.503.1715-.279.1716-.010.1717.046.1718.268.1719-.130.17110-.054

4、.17111-.053.17112-.081.17113-.040.17114-.051.17115-.027.17116-.062.1710-51.0.O-9 10 11 12 13 14 15 16LL.cvd3、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 税后利润 模型 1ARIMA(0,1,0)(0,1,0)模型摘要SES-d-eID2550Ba95t 502 5 U2E -1 7s.sazE-irS 5O2ES5O3E-17-乩：L-1处 1/E.SUSUMF65S M2IM7冃方.131,B31B3lJjl.B3I.BTlJ631J.MISEia4iF2JOj1IM73

5、 JOI10472 3OJIIWJ J 031tH472Jtn1 UH? Jfl3iiwaiaa1O4TJJI3IWPE23.10121测33 JIB為阿13.001UUBiJjsyJ3J0B33JS9146.390141 J90i14S.3101 4B.3M1 BJ0D1QVJBD:丄LUB 390HUJBOM4E7SW8P57300810rsoa.eieHOUIIZM0 916750I8T575O0LB16?50a.8ifi700 B l i -iiI70S.1i n3713$ 177WW5.TFT皿西2 7B 35/1772TB3S.1T7Z7i5J HI/9M.1 IT2TB3M77口

6、* meISBNHSJBSfi10 130neaifteisla.on1SI7910他模型统计量模型预测变量数模型拟合统计量Lung-Box Q(18)离群值数平稳的R方统计量DFSig.税后利润-模型 105.502E-1717.68818.47602DD(XM).a(b-150000 00-139621.02 万元170144.55 万元4、给出预测值2010年第三季度2010年第四季度剔除季节成分后，平滑处理及剔除循环波动因素的序列图JB 120000 00050- 列1DOOOO W0W-El期SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4中税后利润的季节性调整序列自相关图序列:SEAS

7、ON MOD6、MUL、EQU、4中税后利润 的季节性调整序列滞后Box-Ljung 统计量自相关标准误差值dfbSig.1.728.16419.6331.0002.450.16227.3832.0003.310.15931.1693.0004.207.15732.9114.0005.219.15434.9415.0006.241.15137.4846.0007.243.14940.1687.0008.226.14642.5718.0009.183.14344.2139.00010.162.14045.55110.00011.093.13746.01211.00012.006.13446.01

8、512.00013-.047.13146.14513.00014-.021.12846.17214.00015-.022.12546.20415.00016-.036.12146.29416.000a.假定的基础过程是独立性（白噪音）b.基于渐近卡方近似。SEASON, MOD_6. MUL. EQU. 4申税麻利润的净W性凋擦*於列延迟数II偏自相关序歹y :SEASON MOD_6、MUL、EQU、4中税后利润的季节性调整序列滞后偏自相关标准误差1.728.1712-.168.1713.108.1714-.053.1715.206.1716.000.1717.076.1718-.015.1

9、719.014.17110.034.17111-.121.17112-.066.17113-.059.17114.115.17115-.134.17116.019.171SEASON, MOD_6. MUL. EQU. 4中税后利润的李*性调熾用列a10 11 12 13 14 15 16舄请上琨 W FW模型描述模型类型模型 ID SEASON、MOD_6、MUL、EQU、模型 _14中税后利润的季节性调整序列ARIMA(0,1,0)(0,0,0)歸盼6均迪BE最小52K値百分U10355U75go平綁尺方-2-SailBlB-厂.-14 91E-167弼E” 6-2.5&1&1B-2 5

10、釧 E-16-91E-i6-J591E16-a 591EJSV 的 1 E1 fiPSr.012.812.812J12.BT2.812JSI2Bl 210075 05&.1D075XI9&1U0Z5.06100-.096100TS.0BBIQO73UD961DDF5.DK10Q75.09EWQ75JI196lOOFS DD6哪E1615418.1511H.1Mia 15410.1U1BL1 弭1U1$4ie,i5410.1541B1MW=uflPE55.07255.072S5.QT25S.0T266.07255.07255. DTI55.07255J7255.072MhE#5876275017

11、527534.7&275E-4.762r&E4J6?7531.75275B4762753fl.TS3153476275 Bl r&2阳剎M=3S041 E4935041.64995041 G49351&493&W1 G4939041 649350 r 64935041.649SSOfll 64935041 649正吝1悄J Bl匚18.5*21&S431S.54218 54218.54219.5421 5J21S.M31B.54318 542模型统计量模型预测变量数模型拟合统计量Ljung-Box Q(18)离群值数平稳的R方统计量DFSig.SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4中税后利润的季节性调整序列-模型 10-2.591E-168.51718.9700150000 00000-SAS模卑1100000.00000-snooo.oooan-J0M M20JO- 0 2009JD- 288d3 M8* M8-Q3 DOT-QI 冒 007JDW 善EJo- M006Jo 曹005Jo- 曲Jo 20043- Now-Q3 M8W官3*03 2呂2II期给出预测值2010年第三季度127487.38347 万元2010年第四季度 140349.91149万元