SPSS时间序列分析案例资料

1、SPSS时间序列分析案例资料 用?SPSS?软件做时间序列分析，有某公司?2002?年一季度到?x?年二季度的?34?个税后利润数据，要求预测出该公司?x?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.?给出预测值观测值序列图滞后自相关标准?误差aBox-Ljung?统计量值dfSig.b12345678910111213141516.306.198.185.542.084.067.094.458.041.016.012.236-.092-.094-.079.106.164.162.159.157.154.151.149.146.

2、143.140.137.134.131.128.125.1213.4824.9876.34018.34218.64118.83619.23929.09329.17629.18929.19732.30832.80633.34533.74534.51012345678910111213141516.062.083.096.001.002.004.007.000.001.001.002.001.002.003.004.0052税后盈利自相关图序列:税后盈利a.假定的基础过序列:税后盈利a.假定的基础过程是独立性（白噪音）。滞后偏自相关标准?误差12345678910111213141516.306.

3、115.107.503-.279-.010.046.268-.130-.054-.053-.081-.040-.051-.027-.062.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171序列序列:税后盈利偏自相关模型类型模型?ID税后利润模型_1ARIMA(0,1,0)(0,1,0)模型描述模型摘要模型描述模型摘要3、确定参数和模型时间序列建模程序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.税后利润-模型_105.502E-1717.68818.4760模型统计

4、量4、给出预测值模型统计量x?年第三季度139621.02?万元x?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滞后自相关标准?误差aBox-Ljung?统计量值dfSig.b12345678910111213141516.728.450.310.207.219.241.243.226.183.162.093.006-.047-.021-.022-.036.164.162.159.157.154.151.149.146.143.140.137.134.131.128.125.12119.63327.38331.16932.91134.94137.4844

5、0.16842.57144.21345.55146.01246.01546.14546.17246.20446.29412345678910111213141516.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000SEASON、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、序列:SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4中税后利润的季节性调整序列a.假定的基础过程是独立性（白噪音）。滞后偏自相关标准?误差12345678910111213141516.

6、728-.168.108-.053.206.000.076-.015.014.034-.121-.066-.059.115-.134.019.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171.171中中税后利润的季节性调整序列偏自相关序列:SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4模型类型模型?IDSEASON、MOD_6、MUL、EQ?模型_1U、4?中?税后利润?的季节性调整序列ARIMA(0,1,0)(0,0,0)模型描述模型描述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.SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4?中?税后利润