第8章时间序列分析与预测

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1、第8章时间序列分析与预测实验一、利用进行时间序列时序图的绘制一、实验目的及要求熟悉的时间序列时序图的绘制功能，熟练掌握操作过程，对运行结果能进行解释。二、实验内容选用我国1978-2003年的国民生产总值数据如图8-1所示（数据来源于《中国统计年鉴》），试绘制时间序列时序图，以观察其发展变化趋势。图8-1data08-1.sav数据文件解：读取数据文件data08-1.sav，点击Graphs菜单，在子菜单列表中点击Sequence，打开时序图对话框，如图8-2设置。图8-2格式对话框6（2）点击Format按钮，打开序列图格式设置对话框，如图8-3设置图8-

2、3格式对话框Timeonhorizontalaxis：用横轴作时间轴，这是系统的缺省设置。不选择该格式时就可以用纵轴作为时间轴。（3）点击OK按钮。得到如图8-4的结果。图8-4国民生产总值时序图从上面的时序图可以看出，我国的国民生产总值随着时间的变化呈现出增长趋势，特别是从1993年开始，我国的经济进入了一个高速的增长时期。显然，从上面的图形可以看出，国民生产总值序列并不是一个平稳时间序列，而是一个具有增长趋势的时间序列。要对其进行时间序列分析，那么首先必须将这个序列平稳化。6三、操作练习选取我国1988～2007年20年的粮食产量（万吨）数据（数据来源于《

3、中国统计年鉴》），试绘制时间序列时序图，以观察其发展变化趋势。四、操作练习答案解：读取数据文件data08-2.sav，点击Graphs菜单，在子菜单列表中点击Sequence，打开时序图对话框，如图8-5设置。图8-5格式对话框点击OK按钮。得到如图8-6的结果。图8-6我国粮食产量时序图6从图8-6可看出，我国的粮食产量随着时间的变化呈现出增长趋势，但明显分为三阶段：1988年～1999年12年间呈波浪式上升；2000～20034年间逐年下降；2004～2007年4年间逐年上升。显然，从上面的图形可以看出，我国的粮食产量序列并不是一个平稳时间序列。实验二利

4、用进行时间序列季节分解一、实验目的及要求熟悉的时间序列季节分解功能，熟练掌握操作过程，对运行结果能进行解释。二、实验内容现实中的时间序列通常会包括：长期趋势（T）、季节变动（S）、循环变动（C）和不规则变动（I）。季节分解法可以将时间序列分解为以下形式：加法模型：乘法模型：乘法模型使用得更多一些。在乘法模型中，时间序列值和长期趋势值用绝对值表示，季节变动、循环变动和不规则变动用相对数表示。实例操作：选用我国1990-2004年的月度社会消费品零售总额数据，用季节分解法分析。解：读取数据文件data08-3.sav。数据文件中变量包括“月度社会消费品零售总额”和

5、变量YEAR_，MONTH_HEDATA_。显然，月度社会消费品零售总额存在着明显的周期波动。此外，随着人民生活水平的不断提高，也有不断增加的趋势，将这些趋势因素和波动因素进行分解。（1）按Analyze→Timeseries→SeasonalDecomposition顺序，打开展开SeasonalDecomposition对话框，如图8-7所示设置。图8-7季节分解对话框该对话框主要包括：6★Variable（s）：用于选入要进行季节分解的原始序列变量；★Model：时间序列季节分解的不同模型选择，包括Multipicative乘法模型和Additive加法

6、模型；★MovingAverageWeight：设定移动平均的权重，有两个可选项。Allpointsequal表示计算周期跨度相等和所有点相等的移动平均，常用于周期是奇数的情形。Endpointsweightedby0.5用相同跨度（周期+1）和端点权重乘以0.5计算移动平均，这个选项仅当时间序列的周期为偶数时才有效。★Displaycasewiselisting：表示输出对每个观测量的季节分解结果。（2）保存选项的设置。单击Save按钮，打开如图8-8所示的子对话框，设置关于保存选项的参数。★Addtofile：作为永久新增变量添加到当前数据集里；★Repl

7、aceexisiting：作为临时新增变量添加到当前数据集里，新模型的输出值将覆盖旧模型保存的变量；★Donotcreate：不在当前数据集保存模型结果。季节分解模型将会输出4个结果变量，它们的名称（以3个字母表示）及含义分别为：SAF，表示序列的季节成分；SAS，表示去除季节成分后的序列；STC，表示序列的趋势和循环成分；ERR，表示序列的不规则成分（随机部分）。（3）设置完毕后，单击OK按钮，可得到图8-8结果：图8-8季节分解结果从图8-8的结果可以看出，每年10月到次年2月的社会消费品零售总额季节指数都大于100%，这段时期是销售旺季。下面给出返回到数

8、据编辑窗口的新产生的变量，如图8-9所