① 如何使用SPSS做時間序列分析
1.指數平滑可以對不規則的時間序列數據加以平滑，從而獲得其變化規律和趨勢，並以此對未來的經濟數據進行推斷和預測。
2.操作步驟
3.看看結果吧
4.ARIMA稱為自動回歸移動平均模型，將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列。
5.看看結果
2.季節分解
1
1.季節性變動指由於季節因素導致的時間序列的有規則變動。主要方法包括按月或季平均法和移動平均趨勢剔除法。
② SPSS里進行時間序列分析定義時間為年月日怎麼操作
按Excel中的格式錄入時間後，切換至「變數視圖」界面，點擊「類型」，會跳出「變數類型」對話框，類型選擇「日期」，可以調整成你需要的時間格式即可。
SPSS，「統計產品與服務解決方案」軟體。最初軟體全稱為「社會科學統計軟體包」，但是隨著SPSS產品服務領域的擴大和服務深度的增加，SPSS公司已於2000年正式將英文全稱更改為「統計產品與服務解決方案」，這標志著SPSS的戰略方向正在做出重大調整。
SPSS為IBM公司推出的一系列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟體產品及相關服務的總稱，有Windows和Mac OS X等版本。
發展歷史
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，由美國斯坦福大學的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent於1968年研究開發成功，同時成立了SPSS公司，並於1975年成立法人組織、在芝加哥組建了SPSS總部。
2009年7月28日，IBM公司宣布將用12億美元現金收購統計分析軟體提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本為25，而且更名為IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS公司已有40餘年的成長歷史。
③ 16種常用的數據分析方法-時間序列分析
時間序列（time series）是系統中某一變數的觀測值按時間順序（時間間隔相同）排列成一個數值序列，展示研究對象在一定時期內的變動過程，從中尋找和分析事物的變化特徵、發展趨勢和規律。它是系統中某一變數受其它各種因素影響的總結果。
研究時間序列主要目的可以進行預測，根據已有的時間序列數據預測未來的變化。時間序列預測關鍵：確定已有的時間序列的變化模式，並假定這種模式會延續到未來。
時間序列的基本特點
假設事物發展趨勢會延伸到未來
預測所依據的數據具有不規則性
不考慮事物發展之間的因果關系
時間序列數據用於描述現象隨時間發展變化的特徵。
時間序列考慮因素
時間序列分析就其發展歷史階段和所使用的統計分析方法看分為傳統的時間序列分析和現代時間序列分析，根據觀察時間的不同，時間序列中的時間可以是可以是年份、季度、月份或其他任何時間形式。
時間序列分析時的主要考慮的因素是：
l長期趨勢(Long-term trend)
時間序列可能相當穩定或隨時間呈現某種趨勢。
時間序列趨勢一般為線性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指數函數(exponential function)。
l季節性變動(Seasonal variation)
按時間變動，呈現重復性行為的序列。
季節性變動通常和日期或氣候有關。
季節性變動通常和年周期有關。
l周期性變動(Cyclical variation)
相對於季節性變動，時間序列可能經歷「周期性變動」。
周期性變動通常是因為經濟變動。
l隨機影響(Random effects)
除此之外，還有偶然性因素對時間序列產生影響，致使時間序列呈現出某種隨機波動。時間序列除去趨勢、周期性和季節性後的偶然性波動，稱為隨機性（random），也稱不規則波動（irregular variations）。
時間序列的主要成分
時間序列的成分可分為4種：
l趨勢（T）、
l季節性或季節變動（S）、
l周期性或循環波動（C）、
l隨機性或不規則波動（I）。
傳統時間序列分析的一項主要內容就是把這些成分從時間序列中分離出來，並將它們之間的關系用一定的數學關系式予以表達，而後分別進行分析。
時間序列建模基本步驟
1)用觀測、調查、統計、抽樣等方法取得被觀測系統時間序列動態數據。
2)根據動態數據作相關圖，進行相關分析，求自相關函數。
相關圖能顯示出變化的趨勢和周期，並能發現跳點和拐點。
跳點是指與其他數據不一致的觀測值。如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。
拐點則是指時間序列從上升趨勢突然變為下降趨勢的點。如果存在拐點，則在建模時必須用不同的模型去分段擬合該時間序列，例如採用門限回歸模型。
3)辨識合適的隨機模型,進行曲線擬合,即用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。
對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。
對於平穩時間序列，可用通用ARMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-ARMA模型等來進行擬合。
當觀測值多於50個時一般都採用ARMA模型。對於非平穩時間序列則要先將觀測到的時間序列進行差分運算，化為平穩時間序列，再用適當模型去擬合這個差分序列。
spss時間序列分析過程
第一步：定義日期標示量：
打開數據文件，單擊"數據"，選擇"定義日期和時間"，彈出"定義日期"對話框，
數據中的起始時間就是數據文件裡面的單元格第一個時間，我的第一個是1997年8月，每行表示的是月度銷售量，因此，需要從"定義日期"對話框的左側"個案是"框中選擇"年，月"，在左側輸入『1997』，月框中輸入『8』，表示第一個個案的起始月是1997年8月，
最後點擊確認，這樣spss數據文件裡面就會生成3個新的變數
如下圖：
第二步：了解時間序列的變化趨勢
了解時間序列的變化趨勢做一個序列表就可以了，單擊"分析"，裡面選擇"時間序列預測，選擇"序列圖"對話框，然後把'平均值'移到"變數"框裡面，『DATE_』移到"時間軸標簽"框中，單擊"確定"。結果如圖
根據序列圖的分析知道，序列的波動隨著季節的波動越來越大，所以我們選擇乘法模型；
第三步：分析
單擊「分析」，選擇時間序列預測，然後選擇「季節性分解」，彈出「季節性分解」對話框，確認無誤之後點擊確定，如圖：
多了四個變數：
lERR表示誤差分析；
lSAS表示季節因素校正後序列；
lSAF表示季節因子；
lSTC表示長期趨勢和循環變動序列。
我們可以把新出現的四個變數、平均值和DATE_做序列圖。先把ERR、SAS、STC和平均值和DATE_做個序列圖，效果如下：
再單獨做個SAT和DATE＿的時間序列圖
第四步：預測
1、 單擊「分析」，選擇「時間序列預測」，然後選擇「創建傳統模型」，之後就會彈出「時間序列建模」對話框。
2、 將「平均值」移至「因變數」框中，然後確定中間的「方法」，在下拉列表中選擇「專家建模器」項，單擊右側的「條件」按鈕，彈出「時間序列建模器：專家建模器條件」對話框。
3、 在「時間序列建模器：專家建模器條件」對話框的「模型」選項卡中，在「模型類型」框中選擇「所有模型」項，並勾選「專家建模器考慮季節性模型」復選框，設置完，點「繼續」按鈕
4、 在「時間序列建模器」對話框中，切換至「保存」選項卡中，勾選「預測值」復選框，單擊「導出模型條件」框中「XML文件」後面的「瀏覽」按鈕，然後設置導出的模型文件和保存路徑，然後單擊「確定」按鈕就可以了。
做完上面的步驟之後，在原始數據上面就又會多一列預測值出現。如圖：
之前保存了預測的模型，我們現在就利用那個模型進行預測數據。
1、 單擊「分析」，選擇「時間序列預測」，然後選擇「應用傳統模型」，彈出「應用模型序列」對話框。具體的操作如下圖：
最後一步切換至「保存」界面，勾選「預測值」之後單擊確定就可以了。
從預測值直接看看不出來，可以把預測的數據和原始數據放到一起看下，也是直接做序列圖就可以。
這樣就完成了一次時間序列的模型，具體的預測數據可以看原始數據上面的出現的新的一列數據。
- End -
④ 在SPSS中時間序列分析怎麼做
SPSS主要的操作選項在SPSS->Analyse分析->TimeSeries時間序列分析。先要對序列數據零均值化處理，檢驗數據是否符合正態分布，再檢驗數據的平穩性，如果平穩可以用ARMA模型，如果不平穩如果做檢驗，則需要進行差分來平穩化，用ARIMA模型。利用自相關和偏相關圖確定模型的參數，再通過參數檢驗和信息准則選擇最優的模型。
⑤ spss做時間序列分析步驟
(1)分析數據序列的變化特徵。
(2)選擇模型形式和參數檢驗。
(3)利用模型進行趨勢預測。
(4)評估預測結果並修正模型。
⑥ 如何使用SPSS做時間序列分析
首先，我們在SPSS裡面導入Excel裡面的一組測試數據用來做時間序列分析。在如圖所示的對話框中「打開現有數據源」下面選擇圖示的excel文件。
然後在彈出的「打開Excel數據源」框內，「工作表」下面選擇你輸入數據的Excel sheet表格，單擊「確定」。
接著，我們需要查看我們導入的數據，比如是否有缺失數據，數據的分布是怎麼樣的。方法一：點擊左下角「數據視圖」，查看原數據（使用數據不多的情況）；方法二：依次點擊「分析-描述統計-描述「查看數據情況（數據多的情況下推薦）。
⑦ SPSS的時間序列分析怎麼做
3.3時間序列分析
3.3.1時間序列概述
1. 基本概念
(1)一般概念：系統中某一變數的觀測值按時間順序（時間間隔相同）排列成一個數值序列，展示研究對象在一定時期內的變動過程，從中尋找和分析事物的變化特徵、發展趨勢和規律。它是系統中某一變數受其它各種因素影響的總結果。
(2)研究實質：通過處理預測目標本身的時間序列數據，獲得事物隨時間過程的演變特性與規律，進而預測事物的未來發展。它不研究事物之間相互依存的因果關系。
(3)假設基礎：慣性原則。即在一定條件下，被預測事物的過去變化趨勢會延續到未來。暗示著歷史數據存在著某些信息，利用它們可以解釋與預測時間序列的現在和未來。
近大遠小原理（時間越近的數據影響力越大）和無季節性、無趨勢性、線性、常數方差等。
(4)研究意義：許多經濟、金融、商業等方面的數據都是時間序列數據。
時間序列的預測和評估技術相對完善，其預測情景相對明確。
尤其關注預測目標可用數據的數量和質量，即時間序列的長度和預測的頻率。
2. 變動特點
(1)趨勢性：某個變數隨著時間進展或自變數變化，呈現一種比較緩慢而長期的持續上升、下降、停留的同性質變動趨向，但變動幅度可能不等。
(2)周期性：某因素由於外部影響隨著自然季節的交替出現高峰與低谷的規律。
(3)隨機性：個別為隨機變動，整體呈統計規律。
(4)綜合性：實際變化情況一般是幾種變動的疊加或組合。預測時一般設法過濾除去不規則變動，突出反映趨勢性和周期性變動。
3. 特徵識別
認識時間序列所具有的變動特徵，以便在系統預測時選擇採用不同的方法。
(1)隨機性：均勻分布、無規則分布，可能符合某統計分布。(用因變數的散點圖和直方圖及其包含的正態分布檢驗隨機性，大多數服從正態分布。)
(2)平穩性：樣本序列的自相關函數在某一固定水平線附近擺動，即方差和數學期望穩定為常數。
樣本序列的自相關函數只是時間間隔的函數，與時間起點無關。其具有對稱性，能反映平穩序列的周期性變化。
特徵識別利用自相關函數ACF：ρk=γk/γ0
其中γk是yt的k階自協方差，且ρ0=1、-1<ρk<1。
平穩過程的自相關系數和偏自相關系數都會以某種方式衰減趨近於0，前者測度當前序列與先前序列之間簡單和常規的相關程度，後者是在控制其它先前序列的影響後，測度當前序列與某一先前序列之間的相關程度。
實際上，預測模型大都難以滿足這些條件，現實的經濟、金融、商業等序列都是非穩定的，但通過數據處理可以變換為平穩的。
4. 預測類型
(1)點預測：確定唯一的最好預測數值，其給出了時間序列未來發展趨勢的一個簡單、直接的結果。但常產生一個非零的預測誤差，其不確定程度為點預測值的置信區間。
(2)區間預測：未來預測值的一個區間，即期望序列的實際值以某一概率落入該區間范圍內。區間的長度傳遞了預測不確定性的程度，區間的中點為點預測值。
(3)密度預測：序列未來預測值的一個完整的概率分布。根據密度預測，可建立任意置信水平的區間預測，但需要額外的假設和涉及復雜的計算方法。
5. 基本步驟
(1)分析數據序列的變化特徵。
(2)選擇模型形式和參數檢驗。
(3)利用模型進行趨勢預測。
(4)評估預測結果並修正模型。
3.3.2隨機時間序列
系統中某一因素變數的時間序列數據沒有確定的變化形式，也不能用時間的確定函數描述，但可以用概率統計方法尋求比較合適的隨機模型近似反映其變化規律。(自變數不直接含有時間變數,但隱含時間因素)
1． 自回歸AR(p)模型
（R：模型的名稱 P：模型的參數）（自己影響自己，但可能存在誤差，誤差即沒有考慮到的因素）
(1)模型形式（εt越小越好，但不能為0：ε為0表示只受以前Y的歷史的影響不受其他因素影響）
yt=φ1yt-1+φ2yt-2+……+φpyt-p+εt
式中假設：yt的變化主要與時間序列的歷史數據有關，與其它因素無關；
εt不同時刻互不相關，εt與yt歷史序列不相關。
式中符號：p模型的階次，滯後的時間周期，通過實驗和參數確定；
yt當前預測值，與自身過去觀測值yt-1、…、yt-p是同一序列不同時刻的隨機變數，相互間有線性關系，也反映時間滯後關系；
yt-1、yt-2、……、yt-p同一平穩序列過去p個時期的觀測值；
φ1、φ2、……、φp自回歸系數，通過計算得出的權數，表達yt依賴於過去的程度，且這種依賴關系恆定不變；
εt隨機干擾誤差項，是0均值、常方差σ2、獨立的白雜訊序列，通過估計指定的模型獲得。
(2)識別條件
當k>p時，有φk=0或φk服從漸近正態分布N(0,1/n)且(|φk|>2/n1/2)的個數≤4.5%，即平穩時間序列的偏相關系數φk為p步截尾，自相關系數rk逐步衰減而不截尾，則序列是AR(p)模型。
實際中，一般AR過程的ACF函數呈單邊遞減或阻尼振盪，所以用PACF函數判別(從p階開始的所有偏自相關系數均為0)。
(3)平穩條件
一階：|φ1|<1。二階：φ1+φ2<1、φ1-φ2<1、|φ2|<1。φ越大，自回歸過程的波動影響越持久。
(4)模型意義
僅通過時間序列變數的自身歷史觀測值來反映有關因素對預測目標的影響和作用，不受模型變數相互獨立的假設條件約束，所構成的模型可以消除普通回歸預測方法中由於自變數選擇、多重共線性等造成的困難。
2． 移動平均MA(q)模型
(1)模型形式
yt=εt-θ1εt-1-θ2εt-2-……-θpεt-p
(2)模型含義
用過去各個時期的隨機干擾或預測誤差的線性組合來表達當前預測值。
AR(p)的假設條件不滿足時可以考慮用此形式。
總滿足平穩條件，因其中參數θ取值對時間序列的影響沒有AR模型中參數p的影響強烈，即這里較大的隨機變化不會改變時間序列的方向。
(3)識別條件
當k>q時，有自相關系數rk=0或自相關系數rk服從N(0,1/n(1+2∑r2i)1/2)且(|rk|>2/n1/2(1+2∑r2i)1/2)的個數≤4.5%，即平穩時間序列的自相關系數rk為q步截尾，偏相關系數φk逐步衰減而不截尾，則序列是MA(q)模型。
實際中，一般MA過程的PACF函數呈單邊遞減或阻尼振盪，所以用ACF函數判別(從q階開始的所有自相關系數均為0)。
(4)可逆條件
一階：|θ1|<1。二階：|θ2|<1、θ1+θ2<1。
當滿足可逆條件時，MA(q)模型可以轉換為AR(p)模型
3． 自回歸移動平均ARMA(p,q)模型
(1) 模型形式
yt=φ1yt-1+φ2yt-2+……+φpyt-p+εt-θ1εt-1-θ2εt-2-……-θpεt-p
式中符號： p和q是模型的自回歸階數和移動平均階數；
φ和θ是不為零的待定系數；εt獨立的誤差項；
yt是平穩、正態、零均值的時間序列。
(2) 模型含義
使用兩個多項式的比率近似一個較長的AR多項式，即其中p+q個數比AR(p)模型中階數p小。前二種模型分別是該種模型的特例。
一個ARMA過程可能是AR與MA過程、幾個AR過程、AR與ARMA過程的迭加，也可能是測度誤差較大的AR過程。
(3) 識別條件
平穩時間序列的偏相關系數φk和自相關系數rk均不截尾，但較快收斂到0，則該時間序列可能是ARMA(p,q)模型。實際問題中，多數要用此模型。因此建模解模的主要工作是求解p、q和φ、θ的值，檢驗εt和yt的值。
(4) 模型階數
AIC准則：最小信息准則，同時給出ARMA模型階數和參數的最佳估計，適用於樣本數據較少的問題。目的是判斷預測目標的發展過程與哪一隨機過程最為接近。因為只有當樣本量足夠大時，樣本的自相關函數才非常接近母體的自相關函數。具體運用時，在規定范圍內使模型階數從低到高，分別計算AIC值，最後確定使其值最小的階數是模型的合適階數。
模型參數最大似然估計時AIC=(n-d)logσ2+2(p+q+2)
模型參數最小二乘估計時AIC=nlogσ2+(p+q+1)logn
式中：n為樣本數，σ2為擬合殘差平方和，d、p、q為參數。
其中：p、q范圍上線是n較小時取n的比例，n較大時取logn的倍數。
實際應用中p、q一般不超過2。
4． 自回歸綜合移動平均ARIMA(p,d,q)模型
(1)模型識別
平穩時間序列的偏相關系數φk和自相關系數rk均不截尾，且緩慢衰減收斂，則該時間序列可能是ARIMA(p,d,q)模型。
(2)模型含義
模型形式類似ARMA（p,q）模型，但數據必須經過特殊處理。特別當線性時間序列非平穩時，不能直接利用ARMA（p,q）模型，但可以利用有限階差分使非平穩時間序列平穩化，實際應用中d一般不超過2。
若時間序列存在周期性波動，則可按時間周期進行差分，目的是將隨機誤差有長久影響的時間序列變成僅有暫時影響的時間序列。
即差分處理後新序列符合ARMA(p,q)模型，原序列符合ARIMA(p,d,q)模型。
3.3.3建模解模過程
1. 數據檢驗
檢驗時間序列樣本的平穩性、正態性、周期性、零均值，進行必要的數據處理變換。
(1)作直方圖：檢驗正態性、零均值。
按圖形Graphs—直方圖Histogram的順序打開如圖3.15所示的對話框。
圖3.15
將樣本數據送入變數Variable框，選中顯示正態曲線Display normal curve項，點擊OK運行，輸出帶正態曲線的直方圖，如圖3.16所示。
圖3.16
從圖中看出：標准差不為1、均值近似為0，可能需要進行數據變換。
(2)作相關圖：檢驗平穩性、周期性。
按圖形Graphs—時間序列Time Series—自相關Autocorrelations的順序打開如圖3.17所示的對話框。
圖3.17
將樣本數據送入變數Variable框，選中自相關Autocorrelations和偏自相關Partial Autocorrelations項，暫不選數據轉換Transform項，點擊設置項Options，出現如圖3.18所示對話框。
圖3.18
因為一般要求時間序列樣本數據n>50，滯後周期k<n/4，所以此處控制最大滯後數值Maximum Number of Lags設定為12。點擊繼續Continue返回自相關主對話框後，點擊OK運行系統，輸出自相關圖如圖3.19所示。
圖3.19
從圖中看出；樣本序列數據的自相關系數在某一固定水平線附近擺動，且按周期性逐漸衰減，所以該時間序列基本是平穩的。
(3)數據變換：
若時間序列的正態性或平穩性不夠好，則需進行數據變換。常用有差分變換(利用transform—Create Time Series)和對數變換(利用Transform—Compute)進行。一般需反復變換、比較，直到數據序列的正態性、平穩性等達到相對最佳。
2. 模型識別
分析時間序列樣本，判別模型的形式類型，確定p、d、q的階數。
(1)判別模型形式和階數
①相關圖法：
運行自相關圖後，出現自相關圖（圖3.19）和偏自相關圖（圖3.20）。
圖3.20
從圖中看出：自相關系數和偏相關系數具有相似的衰減特點：衰減快，相鄰二個值的相關系數約為0.42，滯後二個周期的值的相關系數接近0.1，滯後三個周期的值的相關系數接近0.03。所以，基本可以確定該時間序列為ARMA（p,q）模型形式，但還不能確定是ARMA（1,1）或是ARMA（2,2）模型。但若前四個自相關系數分別為0.40、0.16、0.064、0.0256，則可以考慮用AR(1) 模型。
另外，值得說明的是：只是ARMA模型需要檢驗時間序列的平穩性，若該序列的偏自相關函數具有顯著性，則可以直接選擇使用AR模型。
實際上，具體應用自相關圖進行模型選擇時，在觀察ACF與PACF函數中，應注意的關鍵問題是：函數值衰減的是否快；是否所有ACF之和為-0.5，即進行了過度差分；是否ACF與PACF的某些滯後項顯著和容易解釋的峰值等。但是，僅依賴ACF圖形進行時間序列的模型識別是比較困難的。
②參數估計：
從(m,m-1)開始試驗，一般到m=p+q=1/n。實際應用中，往往從(1,1)、……、(2,2)，逐個計算比較它們的AIC值（或SBC值），取其值最小的確定為模型。
(2)建立時間序列新變數
無論是哪種模型形式，時間序列總是受自身歷史數據序列變化的影響，因此需將歷史數據序列作為一個新的時間序列變數。
按數據轉換transform—建立時間序列Create Time Series的順序展開對話框，圖3.21。
圖3.21
①在功能Function下拉框中選擇變數轉換的函數，其中：
非季節差分Differences: 計算時間序列連續值之間的非季節性差異。
季節性差分Seasonal Differences: 計算時間序列跨距間隔恆定值之間的季節性差異，跨距根據定義的周期確定。
領先移動平均Prior moving average:計算先前的時間序列數值的平均值。
中心移動平均Centered moving average:計算圍繞和包括當前值的時間序列數值的平均值。
中位數Running medians:計算圍繞和包括當前值的時間序列的中位數。
累積和Cumulative sum:計算直到包括當前值的時間序列數值的累計總數。
滯後順序Lag: 根據指定的滯後順序，計算在前觀測量的值。
領先順序Lead:根據指定的領先順序，計算連續觀測量的值。
平滑Smoothing:以混合數據平滑為基礎，計算連續觀測量的值。
以上各項主要用在生成差分變數、滯後變數、平移變數，並且還要關注差分、滯後、平移的次數，以便在建立模型、進行參數估計時，使方程達到一致。
②在順序Order框中填入在前或在後的時間序列數值間隔的數目。
在新變數New Variable框中接受左邊框移來的源變數。
在名稱Name框中定義新變數的名稱，但必單擊改變Change方能成立。
③單擊OK運行系統，在原資料庫中出現新變數列。
另外，若需產生周期性時間序列的日期型變數，則按數據Data—定義日期Define Dates的順序展開如圖3.22所示對話框。
圖3.22
在樣本Cases Are欄中選擇定義日期變數的時間間隔，在起始日期First Case Is欄中設定日期變數第一個觀測量的值，單擊OK完成定義。
3. 參數估計
採用最大似然估計或最小二乘估計等方法估計φ、θ參數值，並進行顯著性檢驗。
按分析Analyze—時間序列Time series—ARIMA模型的順序展開如圖3.23對話框。
圖3.23
在圖3.23中：
選擇原時間序列變數進入因變數框；
根據模型識別結果和建立的新時間變數，選擇一個或多個變數進入自變數框；暫時不進行因變數的數據轉換；
與自變數的選擇對應，根據模型識別結果或實驗的思路設定p、(d)、q的值；選擇模型中包含常數項；
分別單擊保存和設置按鈕，展開如圖3.24和3.25對話框。
圖3.24
圖3.24中：
在建立變數Create Variable欄選擇新建變數結果暫存原數據文件Add to file項，也可選擇用新建變數代替原數據文件中計算結果Replace existing項；
在設定置信區間百分比%Confidence Intervals下拉框選擇95；
在預測樣本Predict Cases欄選擇根據時期給出預測結果的方法。
圖3.25
圖3.25中：
在收斂標准Convergence Criteria欄選擇迭代次數Maximum iterations、參數變化精度Parameter change、平方和變化精度Sum of squares change，當運算達到其中一個參數的設定，則迭代終止；
在估計初始值Initial Values for Estimation欄選擇由過程自動選擇Automatic或由先前模型提供Apply from previous model，一般默認前者；
在預測方法Forecasting Method欄選擇無條件Unconditional或有條件最小二乘法Conditional least squares；
在輸出控制Display欄選擇最初和最終參數的迭代摘要Initial and final parameters with iteration summary或詳細資料details、或只顯示最終參數Final parameters only。
單擊OK，系統立即執行，輸出信息如下：
MODEL: MOD_1
Split group number: 1 Series length: 48
No missing data.
Melard's algorithm will be used for estimation.
Conclusion of estimation phase.
Estimation terminated at iteration number 7 because:Sum of squares decreased by less than .001 percent.
FINAL PARAMETERS:
Number of resials 48
Standard error 1.1996949
Log likelihood -75.463915
AIC 156.92783
SBC 162.54143
Analysis of Variance:
DF Adj. Sum of Squares Resial Variance
Resials 45 65.099923 1.4392678
Variables in the Model:
B SEB T-RATIO APPROX. PROB.
AR1 .02318739 .31945836 .0725835 .94245925
MA1 -.44871554 .28829314 -1.5564558 .12660552
CONSTANT -.02421308 .25505018 -.0949346 .92478827
The following new variables are being created:
Name Label
FIT_1 Fit for 樣本數據 from ARIMA, MOD_1 CON
ERR_1 Error for 樣本數據 from ARIMA, MOD_1 CON
LCL_1 95% LCL for 樣本數據 from ARIMA, MOD_1 CON
UCL_1 95% UCL for 樣本數據 from ARIMA, MOD_1 CON
SEP_1 SE of fit for 樣本數據 from ARIMA, MOD_1 CON
各個輸出統計量的意義：
常數項：認為是取值恆為1的常數變數，其系數就是自變數為0時因變數的最優預測值，也稱為預測基準值。
系 數：反映自變數對因變數影響的權重。
標准誤：表明樣本數據的可靠性。在(殘差)參數近似服從正態分布條件下，系數加減兩倍的標准誤差近似等於總體參數95%的置信區間。其值越小，置信區間越窄；並且其對於系數的相對值越小，估計結果越精確。
t統計量：估計系數與標准誤差的比值，檢驗變數的不相關性。一般給定5%顯著水平，則拒絕原假設的0值位於95%的置信區間外，其絕對值必大於2。
t概率值：其值越小，則拒絕原假設不相關性的證據越充分。其值接近0.05與t統計量接近2相對應。
均 值：度量變數的集中度，傳遞隨機變數的位置信息。
標准差：度量變數的離散度，傳遞隨機變數的規模信息。
平方和：殘差平方和是許多統計量的組成部分，孤立考察無太大價值。
准 則：信息准則AIC和SBC用於模型的選擇，越小越好，但受自由度約束較為嚴重。
R2校正：是模型中自變數對因變數變動的解釋比例，度量方程預測因變數的成功程度，其是回歸標准誤差與因變數標准差比較的結果。另一個比較方法是回歸標准誤差不超過因變數均值的10%則為好的模型。
DW統計：用於檢驗隨機誤差項是否存在序列相關。
LN似然：用於模型比較和假設檢驗，越大越好。
殘差圖：
4. 模型檢驗
檢驗新建模型的合理性。若檢驗不通過，則調整(p,q)值，重新估計參數和檢驗，反復進行直到接受為止。但模型識別、參數估計、檢驗修正三個過程之間相互作用、相互影響，有時需要交叉進行、反復實驗，才能最終確定模型形式。
(1)相關圖檢驗殘差白雜訊：
因為白雜訊過程是序列無關的，所以白雜訊過程的自相關函數和偏自相關函數在自相關圖中均為等於0的水平直線。
(2)散點圖檢驗殘差獨立性：
以誤差值為縱坐標、以預測值為橫坐標，觀察散點分布的均勻性、隨機性。
理想預測模型的預測誤差一定是不可預測的、無規律的、序列無關的。
相應的DW統計量僅適用檢驗一階序列。
(3)直方圖檢驗殘差零均值：
零均值僅檢驗殘差序列無關，若正態分布則檢驗獨立性。
(4)概率圖檢驗殘差自相關：以顯著性水平0.05計算χ2()概率值，。
(5)均方差檢驗預測的效果：以預測誤差的均方差最小為標准，注意預測誤差僅與預測周期有關，而與起始時刻無關。
5. 模型預測
預測系統研究對象的未來某時刻狀態。列出預測模型，計算預測值。
⑧ spss股票分析准嗎
spss能對股票走勢進行分析，准確度因人而異。
Arima模型是隨機性時間序列分析的一大類分析方法的綜合，可以進行精度較高的短期預測，但僅僅就是進行數據分析來預測股票走勢也是片面的，需要多方面做考慮。