SPSS--时间序列分析
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发布时间：2小时前
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时间：2024-11-29 03:10
时间序列分析是研究社会经济现象指标随时间变化的统计规律性的重要统计方法。其核心在于分析事物在不同时间的发展状况，预测未来时间的数量变化。学习时间序列分析方法对理解经济、社会现象的动态变化至关重要。
时间序列分析的两种形式
1.1 时间序列分解法（传统方法）
时间序列分解法将时间序列中的各种变动成分（长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动）分离出来，便于分析每种变动的影响。这种方法具有直观简洁和精确测定每种变动影响程度的优点。变动成分分为叠加和乘积两种模型。
1.2 时间序列模型解析方法
此方法利用自回归（AR）、滑动平均（MA）和自回归滑动平均（ARMA）模型解析时间序列。AR模型利用前期数值与后期数值的自相关性建立预测方程，MA模型将当前数值视为白噪声的加权和，ARMA模型综合了AR和MA模型，考虑自回归和随机波动。对于非平稳时间序列，使用ARIMA模型，通过差分转换为平稳序列。
时间序列分析步骤
时间序列分析包括描述、分解、建立模型和预测四个阶段。首先分析时间序列，识别变动成分。其次，时间序列分解，消除长期趋势、季节变动和循环变动。接着，建立时间序列分析模型，如AR、MA、ARMA或ARIMA模型。最后，预测未来指标值。
【相关概念】
长期趋势时间序列：反映现象在较长时间内持续增长或减少的趋势。季节变动时间序列：由季节性因素引起的时间序列波动。循环变动时间序列：周期性波动，周期长度超过一年。不规则变动时间序列：不可预测的随机波动。
时间序列分解法之季节性分解
季节性分解法通过识别季节变动，将时间序列分解为长期趋势、季节变动和不规则变动。方法包括同期平均法和长期趋势剔除法。同期平均法适合没有长期趋势和循环变动的序列，而长期趋势剔除法则适用于包含长期趋势的序列。
案例分析
对于小型服装销售公司2012-2016年的季度销售额数据，首先通过定义日期和时间，创建序列图，识别长期趋势和季节变动。使用季节性分解功能，将时间序列分解为季节调整序列和原始序列。结果展示季节指数，清晰显示季节变动特征，便于进一步分析和预测。
模型预测
利用分解后的数据，建立长期趋势和循环变动的回归方程，计算季节指数，预测不规则变动。最终模型预测结果表明数据拟合效果良好，残差符合随机序列分布，无显著离群值，数据拟合效果可接受。
