SPSS时间序列一点总结_spss时间序列分析

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SPSS时间序列一点总结(一)SPSS中“Time Series”包括4个时间序列分析子菜单: 1.Exponential Smoothing指数平滑 2.Autoregreion自回归 3.ARIMA自回归综合移动平均

4.Seasonal Decomposition季节分散法

(一)Exponential Smoothing指数平滑中的Model有四种:Simple、Holt、Winters、Custom.Simple法是在移动平均法基础上发展而来的一次指数平滑法,它假定所研究的时间序列数据集无趋势和季节变化.Simple法基本过程: 1.首先定义变量、输入数据,至少要有一个变量,点出Data菜单中的Define Dates对话框,定义时间序列的周期.Define Dates可用来建立时间序列的周期性.共有20种可用来定义时间日期的变量.2.指定需要进行指数平滑处理的变量.从左侧变量名列表中选中需要进行指数平滑处理的变量,单击右面一个右箭头按钮,使变量名移到Variables框中.如果变量为多个,则计算完一个后,再输入另一个变量.3.“Parameters”参数设定,选定指数平滑中的参数,误差修正权数 a(General(Alpha))的取值在默认状态下为0.1,其取值大小依赖于已知时间序列的性质,通常都使用在0.1至0.3之间的数值并产生一个依赖于大量的过去观测资料的预测.接近于1的值较少用,它将给出更加依赖于新近观察资料的预测.当a=1时,预测值等于最新的观测值.单击Grid Search选项,如不加改动,可让程序自动计算a从0.1到1的10个指数平滑结果,并将误差平方和最小的平滑结果暂时存放在数据库中,当然,在这里可重新设置a的开始值,以后每次的增加值及终止值.在本程序中,确定Initial Values初始值栏中的选择有两种方式,选择Automatic项,初始值用自动方式生成,程序自动取时间序列的总平均值为初始值:选择Custom项,可手工输入初始值及趋势值.单击“Save”,最后单击“OK”并执行.Holt双参数线性指数平滑法适用于有线性趋势及无季节变化的时间序列的趋势.它可以用不同的参数对原时间序列的趋势进行平滑,具有很大的灵活性.在此法中要用到两个参数a、g(从0到1之间取值)和三个方程(略).Holt法基本过程

1、首先按定义变量、输入数据,至少要有一个变量,在Data菜单的Define Dates设置;指定需要Holt指数平滑法处理的变量.从左侧变量名列表中选中需要进行指数平滑处理的变量,如果变量为多个,则计算完一个后,再输入另一个变量.选定Holt选项.设置Parameters即指数平滑中的参数,参数a、g的取值在默认状态下都为0.1,它们都在0到1之间取值.其取值大小依赖于已知时间序列的性质,通常使用0.1至0.3之间的数值,并产生一个依赖于大量的过去观测资料的预测.接近于1的值较少用,它将给出更加依赖于新近观测资料的预测.不使用默认值,可通过单击Grid Search选项来自定义,如不加改动,可让程序自动计算a从0.1到1每次增加0.1、g从0.1到1每次增加0.2的10个指数平滑结果,并将误差平方和最小的平滑结果暂时存放在数据库中.当然,可以重新设置a、g的初始值、以后每次的增加值及终止值.在本程序中,确定初始值的选中有两种方式,选中Automatic项,初始值用自动方式生成,程序自动取时间序列的总平均值为初始值St并自动给出趋势值bt.选中Custom项,可手工输入初始值及趋势值.Winters线性和季节性指数平滑法适用于数据的变化含有季节性因素的时间序列的预测.选定指数平滑中的参数“Patameters”,参数a、b、g的取值在默认状态下都为0.1,它们都在0到1之间取值,但都不包括0和1.采用Winters法的关键是如何确定a、b、g的值,以使均方差达到最小.最佳方法是反复试验法.如不使用默认值,除直接修改a、b、g的值外,还可通过单击Grid Search来自定义.可让程序自动计算a从0.1到1每次增加0.1,b、g从0.1到1每次增加0.2的10个指数平滑结果,并将误差平方和最小的平滑结果暂时存放在数据库中,SPSS在商务管理中的应用,当然,在这里可重新设置a、b、g的开始只,以后每次的增加值及终止值.在本程序中,确定初始值的选择有两种方式,选择Automatic,初始值用自动方式生成,程序自动取时间序列的总平均值为初始值St并自动给出趋势值bt;选择Custom,可手工输入初始值及趋势值.