时间序列 spss，16种常用数据分析方法——时间序列分析

不网友都是想了解一些关于16种常用数据分析方法——时间序列分析的题，那么本文就对时间序列 spss这样的题进行解，希望能帮助到大家！

时间序列是按时间顺序排列系统内特定变量观测值的数值序列，它表现了研究对象在一定时期内的变化过程，从中可以看出其变化特征、发展趋势和规律。事物是可以被发现和分析的。这是系统中某些变量受到各种其他因素影响的总结果。

时间序列研究的主要目的是根据现有的时间序列数据来预测和预测未来的变化。时间序列预测的关键是确定现有时间序列的变化模式，并假设这种模式在未来将持续下去。

时间序列的基本属性

假设事物的发展趋势会延伸到未来

预测所依据的数据存在不规则性。

它不考虑事物发展之间的因果关系。

时间序列数据用于描述随时间推移发生的现象的特征。

时间序列注意事项

时间序列分析根据发展历史阶段和所采用的统计分析方法可分为传统时间序列分析和现代时间序列分析，根据观察时间的不同，时间序列的时间可以是年、季度、月或随意的。不同的时间形式。

时间序列分析中要考虑的关键因素包括

lLong-termtrend长期趋势

时间序列可以相当稳定，也可以随着时间的推移显示出一些趋势。

时间序列趋势通常是线性、二次或指数的。

l季节变化

这是一系列随时间变化的重复动作。

季节变化通常与日期或气候有关。

季节变化通常与年度周期相关。

l周期性变化

时间序列可能会经历“周期性行为”而不是季节性行为。

周期性变化通常是由经济变化引起的。

l随机效应

还有影响时间序列的随机因素，导致它们表现出随机波动。时间序列在去除趋势性、周期性和季节性后的随机波动称为随机性，也称为不规则波动。

时间序列的关键组成部分

时间序列的组成部分可以分为四种类型

趋势，

l季节或季节变化；

l周期性或周期性波动；

l随机或不规则的波动。

传统时间序列分析的要点之一是将这些成分从时间序列中分离出来，将它们之间的关系表达为一定的数学关系，然后分别进行分析。

时间序列建模的基本步骤

1利用观测、调查、统计、抽样等方法获取观测系统的时间序列动态数据。

2根据动态数据创建相关图并进行相关分析，找出自相关函数。

相关图可以显示变化的趋势和周期，并识别跳跃点和转折点。

跳跃点是与其他数据不一致的观察结果。如果跳跃点是准确的观测值，建模时应考虑到这一点，如果是异常值，则应将跳跃点调整至期望值。

转折点是时间序列从上升趋势突然转变为下降趋势的点。如果存在拐点，建模时必须使用不同的模型对时间序列进行分段拟合，例如阈值回归模型。

3.确定合适的随机模型并进行曲线拟合。也就是说，它使用一般随机模型拟合时间序列观测数据。

对于短或简单的时间序列，可以使用趋势模型、季节模型和误差进行拟合。

对于平稳时间序列，可以使用一般ARMA模型和特例自回归模型、移动平均模型或组合ARMA模型进行拟合。

当观测值超过50个时，通常使用ARMA模型。对于非平稳时间序列，必须首先将观测到的时间序列微分为平稳时间序列，然后必须使用适当的模型来拟合差分序列。

spss时间序列分析流程

步骤1定义日期显示数量

打开数据文件，单击“数据”并选择“定义日期和时间”，将出现“定义日期”对话框。

数据的开始时间是数据文件单元格中的第一次。第一次是在1997年8月。每行代表每月销售额。因此，您需要启动“定义日期”对话框。在左侧“Caseis”框中输入“Year,Month”，在左侧输入“1997”，在“Month”框中输入“8”，表示第一个案例的起始月份为1997年8月。

最后，单击“确定”，将在spss数据文件中创建三个新变量。

如下所示

第二步了解时间序列的变化趋势

要了解时间序列中的变化趋势，请创建序列列表。单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“序列图”对话框，然后将39移至“变量”并将其移出框外。在“时间轴标签”框中输入“DATE_”，然后单击“确定”。结果如图

根据我们对序列图的分析，我们知道序列在不同季节的变化越来越大，因此我们选择乘法模型。

第三步分析

单击“分析”，选择时间序列预测，然后选择“季节性分解”。将出现“季节性分解”对话框。确保如图所示正确，然后单击“确定”。

还有四个变量

lERR代表错误分析。

lSAS代表根据季节因素调整的系列。

lSAF代表季节因素。

lSTC代表长期趋势和变化的周期性序列。

您可以为四个新变量创建序列图average和DATE_。首先我们创建ERR、SAS、STC、average、DATE_的序列图，效果如下

然后为SAT和DATE_创建单独的时间序列图表。

第四步预测

1.单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“创建现有模型”，将出现“时间序列建模”对话框。

2.将“平均”移至“因变量”框，在中间设置“方法”，从下拉列表中选择“专家建模器”，单击右侧“条件”按钮，然后选择“时间”这将显示“序列建模器专家建模器条件”对话框。

3.在“时间序列建模器专家建模器条件”对话框的“模型”选项卡中，在“模型类型”框中选择“所有模型”，选中“专家建模器应季节性别模型”复选框，然后设置好然后点击“继续”按钮

4.在“时间序列建模器”对话框中，切换到“保存”选项卡，选中“预测值”复选框，然后单击“导出模型条件”框中“XML文件”旁边的“浏览”。单击按钮，设置导出的模型文件和存储路径，然后单击“确定”按钮。

完成上述步骤后，另一个预测值列将出现在您的源数据中。如图所示

预测模型之前已保存，所以现在让我们使用该模型来预测数据。

1.单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“应用现有模型”，显示“应用模型序列”对话框。具体任务包括

最后一步是切换到“保存”界面，选择“预测值”并单击“确定”。

您不能直接将其视为预测值，但可以通过将预测数据和原始数据收集在一起来查看，或者您可以自己创建序列图。

这样就完成了时间序列模型，您可以在原始数据上方显示的新数据列中看到具体的预测数据。

-结尾-

要在SPSS中进行时间序列分析，首先需要导入包含时间变量和要分析的变量的数据集。

然后从“数据”菜单中选择“时间序列”，然后选择“创建时间序列数据”或“图形时间序列”以对数据进行初始探索。

接下来，从“分析”菜单中选择“预测”或“时间序列”选项，并根据需要选择相应的分析方法，例如ARIMA模型或指数平滑方法。

最后进行相关测试和模型诊断，验证模型的可靠性和准确性。这些步骤可帮助您在SPSS中执行时间序列分析并得出相应的结论和预测。

我已经很长时间没有使用计时了，所以这里是一个粗略的总结

1-首先必须进行单位根检验来验证正态性，并且必须处理一阶差分等非平稳性，如果一阶差分不均匀，则继续差分直到二阶。二阶及以上基本没有经济意义，实际上一阶是一个变量，有增长率而不是水平值。

2-然后可以进行协整检验，看看两者之间是否存在长期关系，如果没有，可以使用VECM检查短期关系。

3-有些人会继续进行格兰杰因果关系检验。简单来说，就是变量X的过去值是否能够更好地预测变量Y的未来值。

4-一般来说，即使在完成了Grandeur之后，中国学者也更愿意继续研究IR，一种脉冲响应函数。这些图像通常最后会聚。过程大概是这样的，不过你可以找一本Wooldridge或者Greene的书读一下。

SPSS可以通过多种方式发现数据的周期性。其中，可以使用分析-时间序列-分解时间序列命令进行分析。该命令分解数据并将时间序列划分为趋势、季节性、周期和随机因素。这里的季节性是指数据的周期性。

分解后我们可以测试季节性，季节性的存在意味着数据是周期性的。

还可以使用统计图表来观察数据的变化，例如折线图、波动图等。通过观察图形的波动，可以初步确定数据的周期性。