如何使用SPSS做時間序列分析？

我們在使用SPSS做數據分析的時候，有時需要利用SPSS做時間序列分析，那麼時間序列分析應該注意什麼和具體該如何去操作呢？

操作方法

（01）首先，我們在SPSS裏面匯入Excel裏面的一組測試數據用來做時間序列分析。在如圖所示的對話框中“開啟現有數據源”下面選擇圖示的excel檔案。

（02）然後在彈出的“開啟Excel數據源”框內，“工作表”下面選擇你輸入數據的Excel sheet表格，單擊“確定”。

（03）接着，我們需要檢視我們匯入的數據，比如是否有缺失數據，數據的分佈是怎麼樣的。方法一：點擊左下角“數據視圖”，檢視原數據（使用數據不多的情況）；方法二：依次點擊“分析-描述統計-描述“檢視數據情況（數據多的情況下推薦）。

數據預處理

（01）在完成上面的步驟後，做時間序列分析前需要對數據進行一個預處理，即爲數據定義日期。

（02）首先，我們在如圖所示的選單上依次點擊“數據--定義日期”。

（03）接着，我們在彈出的“定義日期”對話框內，設定日期的格式。在圖示的案例中，我們現在“年份，月”作爲日期格式。

（04）確定日期格式後，我們在SPSS數據表格裏面的“數據視圖”可以看到新插入的日期“Year”“Month”“Date”（新變量默認名稱）。

時間序列分析-指數平滑法

（01）首先，我們利用指數平滑法時間序列分析。指數平滑法的使用特點是將較大的權數放在最近的資料。

（02）我們依次點擊第一排選單欄裏面的“分析-預測-創建模型”，彈出“時間序列建模器”。

（03）現在進行一些設定：在“變量”選項下，將需要進行時間序列預測的變量拖入圖示的“因變量”框內；在方法中，選擇“指數平滑法”。

（04）其他的一些設定包括【統計量】，我們勾選“平穩的R方”“擬合優度”“顯示預測值”；在【圖表】中選“觀察值”“預測值”“擬合值”；在【儲存】中勾選“預測值”；在【選項】下填寫我們需要預測到的指定日期。

（05）全部設定完成後，點擊【確定】，即可在輸出文檔裏面看到時間序列建模程序顯示的結果（右擊結果圖表可以複製，匯出到Excel等操作）。

時間序列分析-ARIMA模型

（01）我們還可以使用ARIMA模型來進行時間序列的預測，使用的特點是將非平穩時間序列轉化爲平穩時間序列，然後將因變量僅對它的滯後值以及隨機誤差項的現值和滯後值進行迴歸所建立的模型。ARIMA模型中ARIMA（p，d，q）稱爲差分自迴歸移動平均模型，AR是自迴歸, p爲自迴歸項; MA爲移動平均，q爲移動平均項數，d爲時間序列成爲平穩時所做的差分次數。

（02）使用的方法和上面的類似，依次點擊第一排選單欄裏面的“分析-預測-創建模型”，彈出“時間序列建模器”。

（03）由於在指數平滑法中我們做了設定，這裏就不需要再次設定。這裏需要的設定是把【變量】下面的自變量拖入【因變量】框內和【自變量】框內，然後在方法中選擇“ARIMA”即可。

（04）全部設定完成後，單擊確定，即可在剛纔的輸出文檔裏面看到使用ARIMA模型的預測結果（同樣，這些結果右擊可以進行復制匯出等操作）。

特別提示

注意指數平滑法中不能包含自變量。

儲存下的變量名前綴由於SPSS的BUG需要做更改。

數據量非常大的話可以使用SPSS工具不適合。