實(shí)驗(yàn)·6-時(shí)間序列分析的spss應(yīng)用

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6.1實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

學(xué)會(huì)運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件創(chuàng)建時(shí)間數(shù)列，熟練掌握長期趨勢線性模型擬合和季節(jié)變動(dòng)測定的SPSS方法與技能。

6.2相關(guān)知識（略）

6.3實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

6.3.1用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件創(chuàng)建時(shí)間序列的創(chuàng)建

6.3.2用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件處理長期趨勢線性模型的擬合（最小二乘法、指數(shù)平滑法）及預(yù)測。

6.3.3掌握測定季節(jié)變動(dòng)規(guī)律的SPSS測定方法。

6.4實(shí)驗(yàn)要求

6.4.1準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

6.4.2用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件創(chuàng)建彩電出口數(shù)量的時(shí)間序列

6.4.3用最小二乘法測定長期趨勢，擬合線性趨勢方程，并進(jìn)行趨勢預(yù)測。

6.4.4測定彩電出口數(shù)量的季節(jié)變動(dòng)規(guī)律。

6.4.5用指數(shù)平滑法預(yù)測2014和2015年的彩電出口數(shù)量。

6.5實(shí)驗(yàn)步驟

6.5.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

為了研究某國彩電出口的情況，某研究機(jī)構(gòu)收集了從2003-2013年某國彩電出口的月度數(shù)據(jù)，如表6-1所示。

表6-1我國2003-2013年的我國彩電出口的月度數(shù)據(jù)（單位：萬臺）1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2003年12.5313.7324.4528.7532.4531.1125.9432.9843.4942.9463.2977.282004年30.0139.6329.7742.7432.2531.9432.2732.5932.9230.9847.4452.822005年24.0816.4231.2429.3331.8830.0928.0832.9944.9947.5750.3675.192006年39.0225.8143.3837.3439.2239.8751.1050.9955.1662.7857.7572.202007年28.7639.3846.1039.4138.7440.1845.5943.3146.6854.1753.6561.122008年28.8721.2335.8226.9732.3324.5329.3931.9638.2239.2452.9568.41

2009年29.9937.0937.7035.3329.5353.6428.9525.8837.6139.8328.4454.852010年55.7713.9643.5032.9632.9147.6539.7439.4850.7060.5368.2283.472011年66.3570.3586.1987.5061.1993.2389.3188.3790.0590.06107.56101.632012年78.3191.9791.73101.6777.6087.6498.8279.90110.86113.29125.58120.242013年101.6593.53127.04133.68143.76155.50170.59168.96186.16181.91253.78201.14

6.5.2創(chuàng)建彩電出口數(shù)量時(shí)間序列

１．先錄入數(shù)據(jù)，錄入后的SPSS數(shù)據(jù)文件如下圖6-1所示：

圖6-1錄入后的數(shù)據(jù)文件（部分圖）

２．定義日期變量。選擇“數(shù)據(jù)-定義日期”，打開“定義日期”主對話框，選擇相應(yīng)的時(shí)間設(shè)置類型，運(yùn)行完成后，數(shù)據(jù)文件中會(huì)增加相應(yīng)的時(shí)間變量。在本案例中，數(shù)據(jù)是年份和月份數(shù)據(jù)，且是從2003年1月開始的，所以時(shí)間為“年份、月份”類型，且起始年份為2003年，起始月份為1月。

圖6-2“定義日期”對話框

運(yùn)行完成后，在數(shù)據(jù)文件中增加了3個(gè)變量，分別是“YEAR_”“MONTH_”及“DATE_”，如圖6-3所示。

圖6-3定義日期變量后的結(jié)果（部分圖）

３．創(chuàng)建時(shí)間序列（用移動(dòng)平均法）

選擇“轉(zhuǎn)換-創(chuàng)建時(shí)間序列”，打開“創(chuàng)建時(shí)間序列”對話框，將“出口量”變量移入右側(cè)的“變量-新名稱”框中，在“函數(shù)”下拉框中選擇“中心移動(dòng)平均”，在“跨度”中輸入5表示五項(xiàng)移動(dòng)平均，然后點(diǎn)擊“更改”按鈕，設(shè)置情況如下圖6-4所示：

圖6-4創(chuàng)建時(shí)間序列對話框

設(shè)置完畢，單擊“確定”按鈕，則會(huì)在原數(shù)據(jù)文件中增加一個(gè)變量，名稱為“出口量_1”的五項(xiàng)移動(dòng)平均序列。

４．繪制時(shí)間序列趨勢圖

選擇“分析-預(yù)測-序列圖”，打開“序列圖”對話框，將“出口量”和“出口量_1”移動(dòng)右側(cè)的“變量”框，并將定義的日期變量設(shè)為“時(shí)間軸”標(biāo)簽，單擊“確定”按鈕，系統(tǒng)輸出如圖6-5所示的時(shí)間序列圖。

圖6-5序列圖設(shè)置對話框

圖6-6生成的時(shí)序圖

由圖6-6中我們可以看出，彩電出口量趨勢線變得平滑，隨著時(shí)間的延長，彩電出口量增加的趨勢特征明顯。但是增長并不是單調(diào)上升的，而是有漲有落，這種升降不是雜亂無章的，與季節(jié)因素有關(guān)。我們知道，影響時(shí)間序列的因素有長期趨勢變動(dòng)、季節(jié)因素、循環(huán)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)，所以案例中彩電出口量的變動(dòng)除了增長的長期趨勢和季節(jié)變動(dòng)的影響外，還受不規(guī)則變動(dòng)和循環(huán)變動(dòng)的影響。

6.5.3用最小二乘法分析彩電出口量變動(dòng)的長期趨勢

１．新建一個(gè)時(shí)間變量，變量名為“時(shí)序”，按照時(shí)間的順序設(shè)為1，2，3，4，5……

選擇“分析-回歸-線性”，打開“線性回歸”對話框，如下圖6-7所示。從左邊的待分析變量框中，將變量“出口量”移入“因變量”框中，將變量“時(shí)序”移入“自變量”框中。

圖6-7線性回歸對話框

２．單擊“統(tǒng)計(jì)量”按鈕，彈出如圖6-8所示的對話框，依次勾選“估計(jì)”、“置信區(qū)間”、“協(xié)方差矩陣”、“模型擬合度”、“Durbin-Wstson”，單擊繼續(xù)按鈕，

返回主對話框。

圖6-8線性回歸統(tǒng)計(jì)量設(shè)置子對話框

“繪制”、“保存”、“選項(xiàng)”、“Bootstrap”等選項(xiàng)卡的設(shè)置可參考回歸分析實(shí)驗(yàn)的設(shè)置。

單擊“確定”按鈕，提交系統(tǒng)運(yùn)行。

３．主要運(yùn)行結(jié)果

表6-2回歸系數(shù)表

表6-2是回歸系數(shù)的估計(jì)結(jié)果，也是最小二乘法的估計(jì)結(jié)果。由表中數(shù)據(jù)可以看出，常數(shù)項(xiàng)和自變量“時(shí)序”的t值分別為1.618和11.803。自變量的顯著性概率值為0.000，小于0.05，對因變量有顯著性影響，而常數(shù)項(xiàng)的顯著性概率值為0.108，大于0.05，對因變量的影響不顯著。所以，我們應(yīng)該去掉常數(shù)項(xiàng)，選擇“分析-回歸-線性回歸”，重新打開線性回歸主對話框，然后在單擊“選項(xiàng)”，打開“線性回歸：選項(xiàng)”對話框，不選中“在等式中包含常量”這項(xiàng)，單擊“繼續(xù)”，最后單擊“確定”按鈕，運(yùn)行結(jié)果如下表6-3所示。

表6-3不含常數(shù)項(xiàng)的回歸分析結(jié)果

由表6-3可以看出，自變量的t值為26.401，顯著性概率值為0.000，小于0.05，因此對因變量有顯著影響。即Y=0.879X。

6.5.4測定彩電出口數(shù)量的季節(jié)變動(dòng)規(guī)律

1．選擇“分析-預(yù)測-季節(jié)性分解”，打開“周期性分解”對話框，按照圖6-9進(jìn)行設(shè)置，

圖6-9周期性分解對話框

２．在周期性分解對話框的右上角有“保存”按鈕，點(diǎn)擊“保存…”，打開“保存…”對話框，本例選擇“添加至文件”。點(diǎn)擊“繼續(xù)”按鈕，返回圖6-9所示的主對話框，然后點(diǎn)擊“確定”按鈕，提交系統(tǒng)運(yùn)行。

圖6-10“周期：保存…”對話框

３．主要運(yùn)行結(jié)果及分析

圖6-11模型描述截圖

圖6-11為模型的描述表，顯示了模型的名稱、類型、季節(jié)性期間的長度和移動(dòng)平均數(shù)的計(jì)算方法等信息。

圖6-12季節(jié)性因素表（截圖）

圖6-12是季節(jié)性因素表，由于受季節(jié)性的影響，各月份的彩電出口量有

很大不同，可看出9，10，11，12月份的季節(jié)指數(shù)大于1，說明彩電出口在這些月份是旺季，其余月份的季節(jié)指數(shù)小于1，是淡季，其中2月份的出口情況最差，12月份的彩電出口情況最好。

圖6-13出口量季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)、長期趨勢和不規(guī)則變動(dòng)指數(shù)計(jì)算結(jié)果（截圖）圖6-13是數(shù)據(jù)文件中顯示的數(shù)據(jù)視圖。從圖6-13中可以看出，數(shù)據(jù)文件中增加了4個(gè)序列：ERR_1表示“出口量”序列進(jìn)行季節(jié)性分解后的不規(guī)則變動(dòng)序列；SAS_1表示“出口量”序列進(jìn)行季節(jié)性分解除去季節(jié)性因素后的序列；SAF_1表示“出口量”序列進(jìn)行季節(jié)性分解產(chǎn)生的季節(jié)性因素序列；STC_1表示“出口量”序列進(jìn)行季節(jié)性分解出來的序列趨勢和循環(huán)成分。用數(shù)據(jù)文件中新增的這4個(gè)序列做時(shí)序圖，按照前面的操作步驟，系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果如下圖6-14所示，這些新序列也可以在不同的圖上顯示。

圖6-14季節(jié)性分解后的時(shí)序圖

6.5.5用指數(shù)平滑法預(yù)測2014和2015年的彩電出口數(shù)量

１．選擇“分析-預(yù)測-創(chuàng)建模型”，打開“時(shí)間序列建模器”對話框，并按照圖6-15進(jìn)行設(shè)置。首先對“變量”選項(xiàng)卡進(jìn)行設(shè)置，把“出口量”移到右側(cè)的“因變量”欄，“方法”選擇指數(shù)平滑法。

圖6-15時(shí)間序列建模器對話框

單擊“條件…”按鈕，打開“時(shí)間序列建模器：指數(shù)平滑條件”對話框，本案例中選擇“Winters可加性”，這種模型適用于具有線性趨勢和不依賴于序列水平的季節(jié)性效應(yīng)序列，如下圖6-16所示。（在圖6-16所示的對話框中，依次選擇“簡單季節(jié)性”、“Winters可加性”、“Winters相乘性”，分別建立不同的季節(jié)性指數(shù)平滑模型。通過比較發(fā)現(xiàn)，“Winters可加性”的擬合最好，“平穩(wěn)的R方”達(dá)到了0.499。因此，選用“Winters可加性”趨勢模型進(jìn)行預(yù)測。）

圖6-16時(shí)間序列建模器：指數(shù)平滑條件對話框

２．“統(tǒng)計(jì)量”選項(xiàng)卡設(shè)置。在主對話框中單擊“統(tǒng)計(jì)量”按鈕，打開如圖6-17所示的對話框，依次勾選“按模型顯示擬合度量、Ljung-Box統(tǒng)計(jì)量和離群值的數(shù)量”、“平穩(wěn)的R方”、“擬合優(yōu)度”、“參數(shù)估計(jì)”、“顯示預(yù)測值”選項(xiàng)。

圖6-17輸出統(tǒng)計(jì)量對話框

３．“圖表”選項(xiàng)卡設(shè)置。單擊“圖表”按鈕，進(jìn)入圖表輸出選擇對話框，在選項(xiàng)卡中選擇“序列”、“觀測值”和“預(yù)測值”三項(xiàng)，一般為系統(tǒng)默認(rèn)。

４．“保存”選項(xiàng)卡的設(shè)置。單擊“保存”按鈕，進(jìn)入保存輸出選擇對話框，如圖6-18所示，將“預(yù)測值”保存到數(shù)據(jù)文件中，變量名的前綴“預(yù)測值（P）”改為“預(yù)測值”，預(yù)測期在“選項(xiàng)”中設(shè)置。如果要在輸出結(jié)果中顯示“置信區(qū)間的上限”、“置信區(qū)間的下限”、“噪聲殘值”，則可根據(jù)數(shù)據(jù)分析的要求選中。

圖6-18保存選項(xiàng)卡對話框

５．“選項(xiàng)”選項(xiàng)卡設(shè)置。單擊“選項(xiàng)”，進(jìn)入“選項(xiàng)”對話框，設(shè)置如下圖6-19所示。在預(yù)測階段框中選擇第二個(gè)選項(xiàng)，并在日期活動(dòng)框中輸入2015年12月，表示預(yù)測期到2015年12月，其他為默認(rèn)設(shè)置。單擊“確定”，提交系統(tǒng)運(yùn)行。

圖6-19“選項(xiàng)”對話框

６．主要運(yùn)行結(jié)果

表6-5是模型的描述表，表示的對“出口量”變量進(jìn)行指數(shù)平滑法處理，使用的是Winters加法模型。

表6-5模型描述表

表6-6是模型的擬合情況表，包含了八個(gè)擬合情況度量指標(biāo)。

表6-6模型擬合情況表

表6-7是模型統(tǒng)計(jì)量表，從表中數(shù)據(jù)可以看出模型的決定系數(shù)為0.499，說明擬合模型可以解釋原序列49.9%的信息量，說明模型的擬合效果不是很好。

表6-7模型統(tǒng)計(jì)量表

表6-8指數(shù)平滑法模型參數(shù)表

表6-9是預(yù)測情況表，表中給出了2014年1月到2015年12月“出口量”變量的預(yù)測值、上區(qū)間和下區(qū)間的值，表中僅顯示了部分?jǐn)?shù)據(jù)。

表6-9預(yù)測表（部分顯示）

圖6-20是觀測值與預(yù)測值的時(shí)序圖。

圖6-20觀測值與預(yù)