文档介绍：各种时间序列分析过程
修补缺失值与创建时间序列
序列图
操作
实例
建立时间序列模型
操作
实例
应用时间序列模型
操作
自相关
操作
实例
季节分解法
操作
实例
频谱分析法
频谱分析操作
实例
互相关
操作
实例
习题17及参考五页，共69页。
17 习题
1、  时间序列的基本概念。时间序列分析过程中有哪几种常用的方法？
2、  对数据用时间序列模型进行拟合处理前，应做哪些准备工作？
3、  在哪个过程中可进行缺失值的修补？修补缺失值的方法共有几种？
4、  在哪个过程中可定义时间变量？
5、  时间序列分析是建立在序列的平稳的条件上的，怎样判断序列是否平稳？
6、为什么要建一个时间序列的新变量？在SPSS的哪个过程中来建时间序列的新变量？
7、光盘中Data17-（Data17--）记录了一个邮购公司在1989年1月至1998年12月间男、女服装产品的销售量情况以及一些可能影响服装销售的宣传、服务方面的变量。试用学过的时间序列方法对其进行分析，并预测1999年4月的男装的销售量。
返回
第四十六页，共69页。
时间序列习题参考答案
1、  时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。
2、  先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用这些过程对其进行分析。根据对数据建模前的预处理工作的先后顺序，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平稳性进行计算观察。
3、  修补缺失值可在Transform菜单的Replace Missing Values过程中进行。修补缺失值的方法共有五种，它们分别是：
⑴、Series mean； ⑵、Mean of nearby points； ⑶、Median of nearby points；
⑷、Linear interpolation； ⑸、Linear trend at point。
4、  定义时间变量可在Data菜单的Define dates过程里实现。
5、  判断序列是否平稳可以看它的均数和方差是否不再随时间的变化而变化、自相关系数是否只与时间间隔有关而与所处的时间无关。
6、在时间序列分析中，为检验时间序列的平稳性，经常要用一阶差分、二阶差分，有时为选择一个合适的时间序列的模型还要对原时间序列数据进行对数转换或平方根转换等。这就需要在已经建立的时间序列的数据库中，再建一个新的时间序列的变量。在SPSS的Create Time Series中可根据现有的数字型时间序列变量的函数建立一个新的变量。
返回
第四十七页，共69页。
时间序列习题参考答案（1）
7、一、定义时间序列
（说明：1、对data17--。2、在第四步起data17-）
返回
第四十八页，共69页。
时间序列习题参考答案（2）
二、序列图分析
返回
第四十九页，共69页。
时间序列习题参考答案（3）
返回
第五十页，共69页。
时间序列习题参考答案（4）
序列图显示了许多峰值，其中许多峰值是等间隔出现的，有很清楚的上升趋势。等间隔的峰值暗示存在时间序列的周期成分。考虑到销售的季节性，高峰典型地发生在假期期间，你不必对数据中发现的年季节成分感到吃惊。
也有峰值似乎没有成为季节性模式的一部分，这表示邻近的数据点显著偏离。这些点可能是异常值，它可以而且应该由Expert Modeler解决。
返回
第五十一页，共69页。
时间序列习题参考答案（5）
三、自相关分析
返回
第五十二页，共69页。
时间序列习题参考答案（6）
表中显示的是自相关计算结果，从左向右，依次列出的是：滞后数、自相关系数值值、标准误差、Box-ljung统计量（值、自由度、原假设成立的概率值）。由于原假设（假设基本过程是独立的，也即假定时间序列所反映的随机过程是白噪声），所以全部自相关均有显著性意义。
返回
第五十三页，共69页。
时间序列习题参考答案（7）
在滞后12处的重要的顶点暗示在数据中存在周期为12（12个季度）的季节成分。检查偏自相关函数图同样可得到这个十分明确的结论。
返回
第五十四页，共69页。
时间序列习题参考答案（8）
四、建立时间序列模型
返回
第五十五页，共69页。
时间序列习题参考答案（9）
返回
第五十六页，共69