用SPSS软件做时间序列分析典型实例.doc

用SPSS软件做时间序列分析典型实例用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：1. 画出序列趋势图2. 绘制出自相关图和偏自相关图3. 确定参数和模型4. 给出预测值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-.062.171QUARTER, period 4自相关图序列:QUARTER, period 4滞后自相关标准 误差aBox-Ljung 统计量值dfSig.b1-.171.1641.0861.2972-.564.16213.2392.0013-.207.15914.9263.0024.882.15746.6444.0005-.148.15447.5675.0006-.493.15158.2006.0007-.183.14959.7257.0008.763.14687.1618.0009-.125.14387.9219.00010-.423.14097.03510.00011-.160.13798.40011.00012.645.134121.55412.00013-.101.131122.15213.00014-.352.128129.74814.00015-.137.125130.95515.00016.527.121149.82616.000a. 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:QUARTER, period 4滞后偏自相关标准 误差1-.171.1712-.611.1713-.767.1714.531.1715-.273.1716.061.1717.055.1718-.120.1719.044.17110-.003.17111-.014.17112-.060.17113.002.17114-.004.17115-.013.17116-.080.1713、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-Box Q(18)离群值数平稳的 R 方统计量DFSig.税后