15时间序列分析

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1、时间序列分析      [例9.3] 表9-3和图9-4是我国1998-2003年我国流通中现金总量（月末数）。试对序列进行时间序列分解。表9-3 1998-2003年我国流通中现金总量，月末数（单位：亿元） 1998199920002001200220031月1310811997160941701916726212452月1088612784139831491016642179373月1020111342132351436215545171074月1017311225136761462315864174415月998410889130761394215281171156月97201088

2、1130061394315097169577月1003711199131571407215358173628月1012911395133791437015712176079月10528122551389515065162341830610月10501121541359014484160151825111月10671124831387814780163461844012月112041345514653156891727819746top↑与传统的统计方法不同，由于长期趋势和循环变动成分不容易进行准确的定义和区分，统计软件中一般把时间序列分解为趋势-循环、季节成分和不规则变动三个组成部分。在S

3、PSS中要进行时间序列分析首先要定义一个时间变量。具体操作是：在读入了M0的月度数据以后，单击菜单中的DataàDefineDates，在弹出的对话框中指定时间序列的特性和起始时间（图9-14）。单击“OK”后SPSS会自动生成三个变量：年份、月份和日期。在菜单中选择“AnalyzeàTimeseriesàSeasonalDecomposition”，会弹出图9-15的对话框。指定变量M0作为分析变量，选择乘法模型（默认），在“MovingAverageWeight”选择框中选择“Endpointsweightedby.5”。这一选项的计算结果相当于先进行一次12期的移动平均，再进行一次2

4、项的移动平均。单击“OK”后SPSS会把季节指数、趋势-循环和不规则变动三个组成成分，以及季节调整后的序列存储到数据表中。SPSS中使用的分解方法是比例移动平均法（ratio-to-moving-averagemethod，CensusMethodI），计算结果与传统统计方法并不完全一致，但一般差别不大。 图9-14在SPSS中定义时间变量 图9-15时间序列分解的对话框 SPSS计算的季节指数见表9-4，计算结果与我们前面的计算结果差别不大。SPSS给出的不规则变动成分与我们前面的计算结果也比较类似（图9-16）。top↑表9-4SPSS计算的季节指数月份季节指数月份季节指数1117.0

5、6%795.11%2105.71%895.91%399.36%999.00%4100.19%1096.66%595.76%1197.96%694.54%12102.74% 图9-16 SPSS计算的不规则变动 top↑用指数平滑方法进行预测指数平滑也是一类常用的传统预测方法，主要包括单参数指数平滑（简单指数平滑）、双参数指数平滑（Holt方法）和三参数指数平滑（Winters方法）。这三种平滑方法分别适用于不同的场合。简单指数平滑适用于不包含长期趋势和季节成分的数据；Holt方法适合于包含长期趋势但不包含季节成分的数据；Winters方法适合于包含季节成分（以及长期趋势）的数据。关于这三种

6、指数平滑方法的原理请参考专门的统计预测书籍，我们这里仅以现金流通量的数据为例说明用SPSS中实现指数平滑预测的步骤（Excel的分析工具库只能进行单参数指数平滑，实际应用价值不大）。[例9.5] 用指数平滑方法预测2004年各月我国的现金流通量。由于我们要预测的数据为季节性数据，需要使用Winters平滑方法进行预测（SPSS中采用的是乘法模型）。从菜单中选择“AnalyzeàTimeseriesàExponentialSmoothing，在弹出的对话框中指定M0为分析变量，方法选择为Winters（图9-18）。然后点击Parameters按钮，在参数对话框中将参数Alpha（截距项的平

7、滑系数）、Gamma（趋势项的平滑系数）和Delta（季节指数的平滑系数）设为从0到1之间以步长0.05搜索最优的参数值，其它选项采用默认值（图9-19）。图9-18指数平滑对话框图9-19指数平滑的参数设定对话框 回到主对话框，点击Save按钮，在Save对话框的PredictCases框中选择Predictthrough，时间设为2004年12月（图9-20）。返回主对话框，单击“OK”后SPSS就可以给出预测结果了