SPSS时间序列分析案例

/用ＳPSS软件做时间序列分析,有某公司2002年一季度到２０10年二季度的３４个税后利润数据,要求预测出该公司2010年三季度和四季度的税后利润。要求:画出序列趋势图绘制出自相关图和偏自相关图确定参数和模型给出预测值观测值序列图２税后盈利自相关图序列:税后盈利滞后自相关标准误差aBox—Ljuｎｇ统计量值ｄｆSig.b1。３０6。１６４３.４8２１.0622。19８.162４.９872．0833.1８5.15９6.3403。096４.54２。15718。３４2４.001５.084.15４１8。６41５．０02６。0６7．15１１８.8366.004７．094。１4919。2３97。０0７8.458．14629．09３8.0009．04１。1432９。176９．0０１１0.016。1４02９.1891０。0０1１1.０12.13729.197１１．0０212。2３6.１３4３2。308１２.00113－．０92．1３1３2.80６13．0０21４－。09４。128３3.3４5１4．0０３1５-。079.1２533．７4515。004１６.106.12134。51016。005ａ。假定的基础过程是独立性（白噪音)。b。基于渐近卡方近似。偏自相关序列：税后盈利滞后偏自相关标准误差１。306。1712．1１5.17１３.107．17１４。5０３．1７１5-.279。1716-。010。1７1７.046.1７18．268.1７19-．１30.17110—。054.1711１-。05３。１7１12—。081.１7１13—．040.１711４—．０5１。171１5—。0２7.1７116-.0６2。17１3、确定参数和模型时间序列建模程序模型描述模型类型模型ID税后利润模型＿1ARＩMA（0,1，0)（０,1,0)模型摘要模型统计量模型预测变量数模型拟合统计量Ljung—BｏｘQ(18)离群值数平稳的Ｒ方统计量DＦSig。税后利润-模型＿105。50２E—1717.６8818。4７60４、给出预测值2010年第三季度139６2１。０２万元201０年第四季度1７０144。55万元剔除季节成分后，平滑处理及剔除循环波动因素的序列图SEASON、ＭOD_６、MUL、ＥQU、４中税后利润的季节性调整序列自相关图序列：SEASON、ＭOＤ_6、MUＬ、ＥQU、4中税后利润的季节性调整序列滞后自相关标准误差aＢox-Ljung统计量值ｄfSig。b1．728.16419．63３1。0０02．4５0。１6227.3832．0０0３．310。1５93１.16９３。０00４.207.15732.９１14.000５.219.１５４３4.9４１５.０006。241．15137．4８46.000７．２43。14９４0.168７.０008．2２6．１4642．５718。0009．1８3．14３４4。213９.０00１0.162.140４5.55１1０。０0０1１．０93．１37４6．０１21１。00012。０06。１344６．0151２.00013-.０47.13１４6。14５13.00014－.0２１.１2846。172１4。00０1５-。022。１25４６。20415.0０016—.03６．１２１46.29416．000ａ．假定的基础过程是独立性（白噪音)。ｂ。基于渐近卡方近似。偏自相关序列：SEASＯN、MOＤ_6、MUL、ＥQU、4中税后利润的季节性调整序列滞后偏自相关标准误差1.728。１712—。1６8。1713．1０8。1７14－.05３。1715.206．1716。00０．1717．07６。1718－.01５。17１9．01４.17110．034。１71１１—。121．1７11２-．０６6.171１3—.059.１711４．115。17１15—。134。1７１１6.０１9。171模型描述模型类型模型IDSＥASOＮ、MＯD_6、MUＬ、EQU、４中税后利润的季节性调整序列模型_１ARIMA（０,1,0)（0，0，０）模型统计量模型预测变量数模型拟合统计量Lｊｕｎg-ＢoxQ（１８）离群值数平稳的R方统计量ＤFＳiｇ.SEAＳOＮ、MＯD_6、ＭUL、ＥQU、4中税后利润的季节性调整序列-模型_10-２.