SPSS时间序列分析案例Word文档下载推荐.docx
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3.482
.062
2
.198
.162
4.987
.083
3
.185
.159
6.340
.096
4
.542
.157
18.342
.001
5
.084
.154
18.641
.002
6
.067
.151
18.836
.004
7
.094
.149
19.239
.007
8
.458
.146
29.093
.000
9
.041
.143
29.176
10
.016
.140
29.189
11
.012
.137
29.197
12
.236
.134
32.308
13
-.092
.131
32.806
14
-.094
.128
33.345
.003
15
-.079
.125
33.745
16
.106
.121
34.510
.005
a.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
标准误差
.171
.115
.107
.503
-.279
-.010
.046
.268
-.130
-.054
-.053
-.081
-.040
-.051
-.027
-.062
3、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_1
ARIMA(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-BoxQ(18)
离群值数
平稳的R方
统计量
DF
Sig.
税后利润-模型_1
5.502E-17
17.688
18
.476
4、给出预测值
2010年第三季度139621.02万元
2010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
SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4中税后利润的季节性调整序列
自相关图
.728
19.633
.450
27.383
.310
31.169
.207
32.911
.219
34.941
.241
37.484
.243
40.168
.226
42.571
.183
44.213
45.551
.093
46.012
.006
46.015
-.047
46.145
-.021
46.172
-.022
46.204
-.036
46.294
-.168
.108
.206
.076
-.015
.014
.034
-.121
-.066
-.059
-.134
.019
ARIMA(0,1,0)(0,0,0)
SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4中税后利润的季节性调整序列-模型_1
-2.591E-16
8.517
.970
给出预测值
2010年第三季度127487.38347万元
2010年第四季度140349.91149万元
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- 关 键 词:
- SPSS 时间 序列 分析 案例
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