如何使用SPSS做时间序列分析

2024-12-05 15:09:15
推荐回答(2个)
回答1:

如下实例用季节性预测求2005年各季度用电量,把数据输入到excel中

输入原始数据,计算三点平滑值,消除季节变动和不规则变动,保留长期趋势。
计算方法:2136=(435+2217+3756)/3
1122.33=(2217+3756+394)/3........以此类推。

计算季节性指标:季节性指标=用电量÷三点滑动值。

计算季节性指标校正值:
校正系数=4÷季节性指标之和=4÷5.525=0.72
校正后季节性指标=季节性指标*校正系数

求预测模型:求出S1和s2同时也利用公式算出at和bt,α取0.2。
计算公式可参照下列表格也可自行百度。

求预测模型为:
求预测值。以2004年第4季度为基期,套用公式计算预测2005年各季度的旅游人数
第一季度:y=(6433.89+486.61*1)*0.42=2906.61
第二季度:y=(6433.89+3486.61*2)*0.99=13273.04
第三季度:y=(6433.89+3486.61*3)*2.15=36321.50
第四季度:y=(6433.89+3486.61*4)*0.44 =8967.35
由此可以计算出2005年全年度的游客人数预测值为:
y=四个季度相加=61468.49 (10的四次方千瓦)

回答2:

1.指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑,从而获得其变化规律和趋势,并以此对未来的经济数据进行推断和预测。
2.操作步骤

3.看看结果吧

4.ARIMA称为自动回归移动平均模型,将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。

5.看看结果

2.季节分解

1
1.季节性变动指由于季节因素导致的时间序列的有规则变动。主要方法包括按月或季平均法和移动平均趋势剔除法。