SPSS Forcasting 模块的学习薛晓琳 SPSS Inc.

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SPSS Forcasting 模块的学习 2009-2-1 薛晓琳 SPSS Inc. Copyright 2003-4, SPSS Inc.

目录第一节时间序列简介第二节时间序列的分解第三节时间序列建模方法 3.1 指数平滑法 3.2 ARIMA模型 ACF/PACF图 3.3 专家建模器第四节时间序列应用示例 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

第一节时间序列简介时间序列是通过定期度量一段时间内某个变量所获得的一组观测值：X1,X2,….Xt,…,Xn. 假设：(1)数据刻画了历史; (2)历史会重复自己。目的：预测序列的未来值。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

第二节时间序列的分解设Y是一个时间序列，则Y可表示为其中T为趋势项，时间序列的长期变化 C为循环项，时间超过一年的周期性变动 S为周期项，一年内的周期性变动 e为随机项，偶然因素对时间序列的影响有时把T和C统称为趋势项，则Y可表示为 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

第三节时间序列建模方法指数平滑法 ARIMA 专家建模器 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

指数平滑法指数平滑法最早由C.C.Holt于1958年提出，主要包括：简单的 Holt线性趋势 Brown线性趋势简单季节性阻尼趋势 Winters可加的 Winters可乘的 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

ARIMA模型 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average)模型，自回归积分移动平均模型，又称求和自回归移动平均模型，其中AR为自回归，p为自回归项数；MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳序列所需差分的次数，ARIMA(p,d,q)的表达式为： Copyright 2003-4, SPSS Inc.

ACF和PACF定义 ACF (Autocorrelation Functions)自相关函数 PACF (Partial Autocorrelation Functions) 偏相关函数 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

ACF/PACF图 ARIMA(0,0,1) Copyright 2003-4, SPSS Inc.

ACF/PACF图 ARIMA(0,0,1) Copyright 2003-4, SPSS Inc.

ACF/PACF图 ARIMA(0,0,2) Copyright 2003-4, SPSS Inc.

ACF/PACF图 ARIMA(1,0,0) Copyright 2003-4, SPSS Inc.

ACF/PACF图 ARIMA(1,0,0) Copyright 2003-4, SPSS Inc.

ACF/PACF图 ARIMA(2,0,0) Copyright 2003-4, SPSS Inc.

ACF/PACF图 ARIMA(1,0,1) Copyright 2003-4, SPSS Inc.

ACF/PACF图 ARIMA(0,1,0) Copyright 2003-4, SPSS Inc.

专家建模器专家建模器会自动查找每个时间序列的最佳拟合模型。缺省情况下，既考虑ARIMA模型也考虑指数平滑法模型。可以指定自动检测离群值。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

第四节时间序列应用示例全国宽带提供商的分析员需要对用户订阅宽带的情况进行预测，以便预测宽带的利用率。每月历史数据收集在broadband_1.sav中。下面利用专家建模器进行批量预测。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

时间序列应用示例在分析前先对时间序列进行绘图，对其周期性进行合理预测。如图在菜单中选择分析预测序列图… Copyright 2003-4, SPSS Inc.

时间序列应用示例把Total Number of Subscriber选入变量栏里。把Date. Format. “MMMYYYY”选入时间轴标签栏中。点击确认按钮。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

时间序列应用示例从图中看出此序列表现出平稳的上升趋势，没有周期性变化的迹象。下面利用专家建模器进行建模。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

时间序列应用示例如图所示选择分析预测创建模型… Copyright 2003-4, SPSS Inc.

时间序列应用示例选择Subscriber for Market 1到Subscriber for Market 85作为因变量。确认方法栏中为专家建模器。点击条件。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

时间序列应用示例取消专家建模器考虑季节性模型的选项。前面的图可以看出此序列没有季节性，取消此选项可以减少运算时间。单击继续。单击主对话框中的选项选项卡。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

时间序列应用示例在预测期组中选择估计期结束之后到指定日期之间的第一个个案。在日期网格中，输入2004作为年份，3作为月份。单击保存选项卡。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

时间序列应用示例选择保存组中的预测值条目，把变量名的前缀改为英文字母p. 单击浏览按钮浏览要保存XML文件的文件夹，输入文件名，单击保存。单击统计量选项卡。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

时间序列应用示例选择”显示预测值”。此选项将为每个因变量序列生成一个预测值表，并提供一种不同于把预测值保存为新变量的方法来获得这些值。单击图选项卡。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

时间序列应用示例在“单个模型图”中取消选择序列。在“模型比较图”中选择平均绝对误差百分比和最大绝对误差百分比。单击确定按钮。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

结果分析此直方图为所有模型的平均绝对误差百分比。它表明，所有模型都显示约为1%的不确定性。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

结果分析此直方图显示所有模型的最大绝对误差百分比。它表明每个模型的最大误差百分比介于1%-5%之间。它对于设想预测的最坏情况方案有用。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

结果分析此处显示了包含模型预测的新变量。一共有85个，此处只显示了4个。变量名由缺省前缀预测值(p)，关联因变量的名称(例如market_1)和模型标识(如模型_1)组成。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.

结果分析此表仅包含预测期中的预测值，不包含估计期中的预测值。 Copyright 2003-4, SPSS Inc.