SPSS时间序列分析案例.docx

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E

泻的旬15


75D&.615
?$



7MW5
MR小
27935JTT
打9节177

37935,1??
27835,177
37935,177



打9节17了
正双比的日心
16,639
19«29
1Q6年
19,629
1&&J9
13029

19,629
19629
模型统计量
k.，qulnN

^
一瓦刎叩
敏於tfi
%测
?QQ2?QQ?2Da3?二中1MC47口齿2CM5MD5?[?jfl?KK7M77QC72CGS200B?DDf}2Q-q7羽口？0*Q
日期
税后利涧模居1
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
DF
Sig.
税后利润-模型」
0
-17

18
.476
0
4、给由预测值


剔除季节成分后，平滑处理及剔除循环波动因素的序列图
12MOOOOOOO-
10WOOQOGOO-
fifldDOmak
4000000000^
2000000000-
BDOOO

SEASON芸口口2MULE0U4中税后利SES'f'q性调
ai2002
IIIIIIIIIIIIIII
QI03QIQ3Qi03Q-03Q103QIQ3QIQ3QI
2003MD4加E7口口不?QOS2OQ62006pnn71M国2D0R2C1C^k门。701门
II期
SEASONMOD_6MULEQU4中税后利润的季节性调整序列
自相关图
序列:SEASONMOD_6MULEQU4中税后利润的季节性调整序列
滞后
自相关
标准误差a
Box-Ljung统计量
值
df

1
.728
.164

1
.000
2
.450
.162

2
.000
3
.310
.159

3
.000
4
.207
.157

4
.000
5
.219
.154

5
.000
6
.241
.151

6
.000
7
.243
.149

7
.000
8
.226
.146

8
.000
9
.183
.143

9
.000
10
.162
.140

10
.000
11
.093
.137

11
.000
12
.006
.134

12
.000
13
-.047
.131

13
.000
14
-.021
.128

14
.000
15
-.022
.125

15
.000
16
-.036
.121

16
.000
（白噪音）
自相关图
序列:SEASONMOD_6MULEQU4中税后利润的季节性调整序列
滞后
自相关
标准误差a
Box-Ljung统计量
值
df
b
Sig.
1
.728
.164

1
.000
2
.450
.162

2
.000
3
.310
.159

3
.000
4
.207
.157

4
.000
5
.219
.154

5
.000
6
.241
.151

6
.000
7
.243
.149

7
.000
8
.226
.1