SPSS时间序列模型预测

前言：

本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》，由于软件版本原因，部分内容有所改变，为适应软件版本的变化，特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为：SPSS25.0

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目录

1.时间序列预测模型

2.SPSS实现

3.结果分析

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1.时间序列预测模型

        时间序列预测是指根据时间序列数据的历史值，来预测未来的数值走势。常用的时间序列预测模型包括ARIMA模型、AR模型、MA模型等。ARIMA模型是一种广泛使用的时间序列预测模型，它包括自回归（AR）项、差分（I）项和移动平均（MA）项。AR模型是仅包括自回归项的模型，而MA模型则只包括移动平均项。选择哪种模型取决于数据的特征和预测的需求。对于数据较为规律的情况，ARIMA模型被广泛应用并取得了不错的效果，但对于异常值较多或波动较大的数据，则需要选择其他的方法。

2.SPSS实现

（1）定义日期和时间参考序列图，此处不再重复介绍。

（2）打开“data12-02”数据文件，选择“分析”——“时间序列预测”——“创建传统模型”，弹出下图所示的对话框。

（3）按照下图所示设置变量选项卡。

（4）单击“统计”选项卡， 按照下图设置选项。

（5） 单击“图”选项卡，按照下图设置选项。

（6）单击“保存”选项卡 ，弹出下图所示的对话框，单击“浏览”保存文件。（如果不想保存此步骤可跳过）

（7） 单击“选项”选项卡，按照下图设置对应选项。

 （8）完成所以设置后，单击“确定”按钮执行命令。

3.结果分析