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1、学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来18 五月 2023XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.1 时间序列分析概述 16.1.1 时间序列的相关概念 16.1.2 时间序列分析的一般步骤 16.1.3 SPSS 时间序列分析的特点XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 时 间 序 列 分 析 是 研 究 事 件 发 展 变 化 规 律 的 一种 量 化 分 析 方 法。一 般 情 况 下，那 些 依 时 间先 后 顺 序 排 列 起 来 的 一 系 列 有 相 同 内
2、涵 的 数据通信都可以称为时间序列。时 间 序 列 与 一 般 的 统 计 数 据 的 不 同 之 处 在 于：这 是 一 些 有 严 格 先 后 顺 序 的 数 据。大 多 数 情况 下 它 们 往 往 存 在 某 种 前 后 相 承 的 关 系，而非 互 相 独 立 的。时 间 序 列 分 析 就 是 包 含 了 针对 这 种 独 特 数 据 特 点 而 形 成 和 发 展 起 来 的 一系列统计分析方法的一个完整的体系。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.1.1 时间序列分析概述XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运
3、,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 研究时间序列问题时常会涉及到以下概念：1.指标集T 指标集T 可理解为时间t 的取值范围。2.采样间隔t 采样间隔t 可理解为时间序列中相邻两个数的时间间隔。3.平稳随机过程和平稳时间序列 时间序列的平稳性是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来直观上，一个平稳的时间序列可以看作是一条围绕其均值上下波动的曲线。从理论上，有两种意义的平稳性，一个是严平稳或完全平稳，
4、一个是宽平稳或广义平稳。严平稳：如果对 t1，t2，tn，h T 和任意整数n，都使（yt1，yt2，ytn）与（yt1+h，yt2+h，ytn+h）同分布，则概率空间（W,F,P）上随机过程y(t)，t T 称为平稳过程。具有时间上的平稳不变性。实践当中是非常困难甚至是不可能的。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来直观上，一个平稳的时间序列可以看作是一条围绕其均值上下波动的曲线。从理论上，有两种意义的平稳性，一个是严平稳或完全平稳，一个是宽平稳或广义平稳。严平稳：如果对 t1，t2，tn，h T 和任意整数n，都使（yt1，yt2，ytn
5、）与（yt1+h，yt2+h，ytn+h）同分布，则概率空间（W,F,P）上随机过程y(t)，t T 称为平稳过程。具有时间上的平稳不变性。实践当中是非常困难甚至是不可能的。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来宽 平 稳：宽 平 稳 是 指 随 机 过 程 的 均 值 函 数、方 差 函数 均 为 常 数，自 协 方 差 函 数 仅 是 时 间 间 隔 的 函 数。如 二 阶 宽 平 稳 随 机 过 程 定 义 为:E(yt)=E(yt+h)为 常数，且 对 t，t+h T 都 使 协 方 差E yt E(yt)yt+h E(yt+h)存在
6、且与t 无关,只依赖于时间间隔h。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来4.白 噪 声 序 列:若 随 机 序 列 yt 由 互 不 相 关 的 随 机 变 量 构成，即 对 所 有 s t，Cov(ys,yt)=0，则 称 其 为 白 噪 声 序列。白 噪 声 序 列 是 一 种 特 殊 的 平 稳 序 列,在 不 同 时 点 上 的 随机 变 量 的 协 方 差 为0。该 特 性 通 常 被 称 为“无 记 忆 性”,意 味 着 无 法 根 据 其 过 去 的 特 点 推 测 其 未 来 的 走 向，其变化没有规律可循。当 模 型 的 残
7、 差 序 列 成 为 白 噪 声 序 列 时，可 认 为 模 型 达 到了 较 好 的 效 果，剩 余 残 差 中 已 经 没 有 可 以 识 别 的 信 息。因此，白噪声序列对模型检验也是很有用处的。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来5.时点序列和时期序列人 们 研 究 的 那 些 按 时 间 先 后 顺 序 排 列 的 一 系 列 时 间 序列 数 据 往 往 由 两 部 分 组 成：一 是 观 测 值；二 是 观 测 值对应的时间点或时间段。指 标 集T 中 的 每 个 元 素 表 示 的 是 一 段 时 间,这 种 数 据 被称为
8、时期数据；指 标 集T 中 的 每 个 元 素 表 示 的 是 一 个 时 间 点,这 种 数 据被称为时点数据。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.1.2 时间序列分析的一般步骤(重点)数据的准备阶段；数 据 的 观 察 及 检 验 阶 段：总 体 把 握 时 间 序 列发 展 变 化 的 特 征，以 便 选 择 恰 当 的 模 型 进 行分析，包括图形方法和统计检验方法；数 据 的 预 处 理 阶 段：一 方 面 能 够 使 序 列 的 特征 体 现 得 更 加 明 显，利 于 分 析 模 型 的 选 择；另一方面使数据满足于模型
9、的要求；XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 数 据 分 析 和 建 模 阶 段：根 据 时 间 序 列 的 特征 和 分 析 的 要 求，选 择 恰 当 的 模 型 进 行 数据建模和分析；模 型 的 评 价 阶 段：与 模 型 分 析 的 目 标 相 结合 评 价 是 否 达 到 了 分 析 的 目 的 以 及 效 果 如何；模型的实施应用阶段。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 时 间 序 列 分 析 方 法 可 分 为 时 域 分 析 和 频 域分析两类，具体有:简 单 回 归
10、 分 析 法 适 合 序 列 间 结 构 分 析 和 比较的预测;趋 势 外 推 法 适 用 于 精 度 要 求 不 很 高 的 中 长期趋势预测;自 回 归 移 动 平 均(ARMA)模 型 常 用 于 对 随 机性 波 动 较 频 繁 序 列 的 短 期 预 测,对 于 非 平 稳的序列可用ARIMA 模型;谱分析方法适用于那些高频波动数据。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.1.3 时间序列分析的特点 SPSS 的 时 间 序 列 分 析 是 分 散 在 Data、Transform、Analyze、Graph 四 个 功 能
11、菜单当中。在Data 和Transform 中 实 现 对 时 间 序 列 数据 的 定 义 和 必 要 处 理，以 适 应 各 种 分 析 方法的要求；XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 在 分 析 预 测 中 主 要 提 供 了 几 种 时 间 序 列的 分 析 方 法，包 括 指 数 平 滑 法、ARIMA 模型和季节调整方法；在 分 析 预 测 中 提 供 了 时 间 序 列 分 析 的 图形 工 具，包 括 序 列 图(Sequence)、自 相 关 函数和偏自相关函数图等。另 外，也 可 利 用 分 析 预 测 频 谱 分 析
12、 模块进行简单的谱分析。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.2 数据准备 SPSS 的 数 据 准 备 包 括 数 据 文 件 的 建 立、时间 定 义 和 数 据 期 间 的 指 定。其 中 数 据 文 件 的建 立 与 一 般SPSS 数 据 文 件 的 建 立 方 法 相 同，每 一 个 变 量 将 对 应 一 个 时 间 序 列 数 据，且 不必 建 立 标 志 时 间 的 变 量。具 体 操 作 这 里 不 再赘述，仅重点讨论时间定义的操作步骤。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知
13、识创造未来 SPSS 的 时 间 定 义 功 能 用 来 将 数 据 编 辑 窗 口 中 的一 个 或 多 个 变 量 指 定 为 时 间 序 列 变 量，并 给 它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是：1)选择菜单:Data Define Dates，出现窗口：XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来2)个 案 为(Cases Are)框 提 供 了 多 种 时 间 形 式,可 根据 数 据 的 实 际 情 况 选 择 与 其 匹 配 的 时 间 格 式 和参数。并在 第一个个案为 框中输入起初日期。至 此，完 成 了SPSS 的 时 间 定
14、 义 操 作。SPSS 将 在当 前 数 据 编 辑 窗 口 中 自 动 生 成 标 志 时 间 的 变 量。同 时,在 输 出 窗 口 中 将 输 出 一 个 简 要 的 日 志，说明时间标志变量及其格式和包含的周期等。数 据 期 间 的 选 取 可 通 过SPSS 的 数 据 选 择 个 案(Select Cases)功能实现。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.3 时间序列的图形化观察及检验 16.3.1 图形化观察及检验目的 16.3.2 图形化观察工具 16.3.3 时间序列的检验方法 16.3.4 图形化观察和检验的基本操
15、作 16.3.5 图形化观察的应用举例XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 回忆一下回归分析的图形观察与检验 做散点图看大致趋势 检验基本假设是否满足 非线性的转化为线性的处理XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.4.1 图形化及检验目的 时 间 序 列 分 析 的 第 一 步 是 对 其 发 展 变 化 的特 征 有 一 个 初 步 的 总 体 把 握。通 过 图 形 化观 察 和 检 验 能 够 把 握 时 间 序 列 的 诸 多 特 征，如 时 间 序 列 的 发 展 趋 势
16、是 上 升 还 是 下 降，还 是 没 有 规 律 的 上 下 波 动；时 间 序 列 的 变化 的 周 期 性 特 点；时 间 序 列 波 动 幅 度 的 变化 规 律；时 间 序 列 中 是 否 存 在 异 常 点，时间序列不同时间点上数据的关系等。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 通过图形化观察和检验应把握以下几点:时 间 序 列 的 正 态 性，考 察 数 据 是 否 符 合 正态分布；时 间 序 列 的 平 稳 性，是 要 了 解 时 间 序 列 数据 适 合 于 什 么 样 的 模 型，能 否 直 接 用 来 建立模型等；时
17、 间 序 列 的 周 期 性，是 指 随 着 时 间 的 推 移序列呈现出有规律的周期性波动；时 间 序 列 的 其 他 特 性，如 异 常 值、簇 集 性等。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.3.2 图形化观察工具 序列图（Sequence）一 个 平 稳 的 时 间 序 列 在 水 平 方 向 平 稳 发展，在 垂 直 方 向 的 波 动 性 保 持 稳 定，非 平稳 性 的 表 现 形 式 多 种 多 样，主 要 特 征 有：趋 势 性、异 方 差 性、波 动 性、周 期 性、季节性、以及这些特征的交错混杂等。XX 数据分析方
18、法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 序 列 图 还 可 用 于 对 序 列 异 常 值 的 探 索，以 及体 现 序 列 的“簇 集 性”。异 常 值 是 那 些 由 于 外界 因 素 的 干 扰 而 导 致 的 与 序 列 的 正 常 数 值 范围 偏 差 巨 大 的 数 据 点。“簇 集 性”是 指 数 据 在一 段 时 间 内 具 有 相 似 的 水 平，在 不 同 的 水 平间跳跃性变化，而非平缓性变化。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 直方图(Histogram)直 方 图 是 体 现
19、序 列 数 据 分 布 特 征 的 一 种 图形，通 过 直 方 图 可 以 了 解 序 列 的 平 稳 性、正 态性等特征。自相关函数图和偏自相关函数图(ACF PACF)所 谓 自 相 关 是 指 序 列 与 其 自 身 经 过 某 些 阶数 滞 后 形 成 的 序 列 之 间 存 在 某 种 程 度 的 相 关 性。对 自 相 关 的 测 度 往 往 采 用 自 协 方 差 函 数 和 自 相关 函 数。偏 自 相 关 函 数 是 在 其 他 序 列 给 定 情 况下的两序列条件相关性的度量函数。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来
20、自相关函数图和偏自相关函数图对识别时间序列的各种非平稳性和确定时序模型中的参数有非常重要的作用。各种时间序列的自相关函数图和偏自相关函数图通常有一定的特征和规律：1)白 噪 声 序 列 的 各 阶 自 相 关 函 数 和 偏 自 相 关 函数 值 在 理 论 上 均 为0。但 实 际 当 中 序 列 多 少会 有 一 些 相 关 性，但 一 般 会 落 在 置 信 区 间 内，同时没有明显的变化规律。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来2)具 有 趋 势 性 的 非 平 稳 时 间 序 列，序 列 的 各阶 自 相 关 函 数 值 显 著
21、不 为 零，同 时 随 着 阶 数的 增 大，函 数 值 呈 缓 慢 下 降 的 趋 势；偏 自 相关 函 数 值 则 呈 明 显 的 下 降 趋 势，很 快 落 入 置信区间。3)异 方 差 的 非 平 稳 时 间 序 列，其 各 阶 自 相 关函 数 显 著 不 为 零，且 呈 现 出 正 负 交 错，缓 慢下 降 的 趋 势；偏 自 相 关 函 数 值 也 呈 正 负 交 错的形式，且下降趋势明显。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来4)具 有 周 期 性 的 非 平 稳 时 间 序 列，其 自 相 关函 数 呈 明 显 的 周 期
22、性 波 动，且 以 周 期 长 度 及其 整 数 倍 数 为 阶 数 的 自 相 关 和 偏 自 相 关 函 数值均显著不为零。5)非 周 期 的 波 动 性 时 间 序 列，自 相 关 函 数 值会 在 一 定 的 阶 数 之 后 较 快 的 趋 于 零，而 偏 自相关函数则会很快的落入到置信区间内。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来谱密度图(Spectral)谱 密 度 图 用 于 序 列 周 期 性 的 检 验，它 是 时 间序 列 频 域 分 析 中 识 别 序 列 隐 含 周 期 性 的 有 效 方 法。谱 分 析 法 重 在
23、对 序 列 当 中 的 周 期 成 分 进 行 识 别，从而达到对序列进行认识和分解的目的。互相关图(Cross correlations)对 两 个 互 相 对 应 的 时 间 序 列 进 行 相 关 性 分 析的 实 用 图 形 工 具。互 相 关 图 是 依 据 互 相 关 函 数 绘制 出 来 的。是 不 同 时 间 序 列 间 不 同 时 期 滞 后 序 列的相关性。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.3.3 时间序列的检验方法 通 常 序 列 的 非 平 稳 性 可 通 过 序 列 图、自 相 关 函数 图 和 偏 自 相
24、 关 函 数 图 大 致 分 辨 出 来。但 有 时还需要一些定量的检验方法。参 数 检 验 法。基 本 思 路 是，将 序 列 分 成 若 干 子序 列，并 分 别 计 算 子 序 列 的 均 值、方 差、相 关函 数。根 据 平 稳 性 假 设，当 子 序 列 中 数 据 足 够多 时，各 统 计 量 在 不 同 序 列 之 间 不 应 有 显 著 差异。如 果 差 值 大 于 检 验 值，则 认 为 序 列 具 有 非平稳性。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 游 程 检 验 法。游 程 检 验 是 一 个 非 参 数 检 验 方法
25、,其 基 本 思 路 是，将 序 列 的 数 值 按 一 定 规则 重 新 分 组 形 成 两 类。游 程 则 为 时 间 序 列 中同 类 数 据 连 在 一 起 的 子 序 列 个 数。一 般 认 为，平 稳 性 的 或 随 机 性 的 序 列 中 不 应 出 现 许 多 同类 数 据 连 续 出 现 的 情 况，也 不 应 出 现 两 类 数据 反 复 交 替 出 现 的 情 形。也 就 是 说 游 程 不 能太 多，也 不 能 太 少。关 于 游 程 检 验 的 详 细 内容可参见本书有关非参数检验的章节。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知
26、识创造未来16.3.4 图形化观察和检验的基本操作 1.绘制序列图的基本操作1)分析 预测 序列图。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来2)将需绘图的序列变量选入变量Variables 框。3)在时间轴标签Time Axis Labels 框中指定横轴（时间轴）标志变量。该标志变量默认的是日期型变量。4)在转换Transform 框中指定对变量进行怎样的变化处理。其中Natural log transform 表示对数据取自然对数，Difference 表示对数据进行n阶(默认1阶)差分，Seasonally difference 表示对数
27、据进行季节差分。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来5)单 击 时 间 线Time Lines 按 钮 定 义 序 列 图 中 需 要特 别 标 注 的 时 间 点，给 出 了 无 参 考 线(No reference Lines)、每 一 个 更 改 的 线(Line at each change of)、在 日 期 上 的 线(Line at date)三 项 供选择。6)单 击 格 式Format 按 钮 定 义 图 形 的 格 式，可 选 择横 向 或 纵 向 序 列 图；对 于 单 变 量 序 列 图，可 选择 绘 制 线 图 或
28、 面 积 图，还 可 选 择 在 图 中 绘 制 序列 的 均 值 线；对 多 变 量 的 序 列 图，可 选 择 将 不同变量在同一时间点上的点用直线连接起来.XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来2.绘制自相关函数图和偏自相关函数图的操作1)分析 预测 自相关。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来2)将需绘制的序列变量选入变量Variables 框。3)在 输 出Display 框 选 择 绘 制 哪 种 图 形，其 中Autocorrelations 表 示 绘 制 自 相 关 函
29、数 图；Partial autocorrelations 表 示 绘 制 偏 自 相 关 函数图。一般可同时绘制两种图形。4)单 击 选 项Options 按 钮 定 义 相 关 参 数，其 中Maximum Number of Lags 表 示 相 关 函 数 值 包含 的 最 大 滞 后 期，即 时 间 间 隔h。一 般 情 况 下可 选 择 两 个 最 大 周 期 以 上 的 数 据。在Standard Error Method 框 中 指 定 计 算 相 关 系 数 标 准 差 的方法，它将影响到相关函数图形中的置信区间。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来
30、 学习成就理想知识创造未来目 其 中Independence model 表 示 假 设序 列是白噪声的过程；Bartletts approximation 表示，根据Bartlett 给 出 的 估 计 自 相 关 系 数 和 偏 自 相 关系 数 方 差 的 近 似 式 计 算 方 差。该 方 法 适 合 当 序列 是 一 个k-1 阶 的 移 动 平 均 过 程，且 标 准 差 随阶数的增大而增大的情况。5)选 中Display autocorrelation at periodic lags表 示 只 显 示 时 间 序 列 周 期 整 数 倍 处 的 相 关 函 数值。一 般 如 果
31、 只 考 虑 序 列 中 的 周 期 因 素 可 选 中该项，否则该步可略去。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来3.绘制互相关图的基本操作1)分析 预测 互相关图。2)把需绘图的序列变量选到Variables 框中。要求两个序列均具有平稳性。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.3.5 图形化观察应用举例1、利用模拟序列数据：1)以各种序列绘制序列图；2)以 各 种 序 列 绘 制 自 相 关 函 数 图 和 偏 自 相 关函数图。2、利 用 海 关 总 出 口 额 数 据，绘 制
32、 出 口 总 额 和外汇储备的一阶逐期差分后的序列互相关图。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来时间序列分析（模拟序列数据）.sav1)以各种序列绘制序列图操作过程XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出图形 1平稳序列的序列图示例XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出图形 2具有上升趋势的非平稳序列XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出图形 3具有异方差性的非平稳序列XX 数
33、据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出图形 4具有波动性的非平稳序列XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出图形 5具有周期性的非平稳序列XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来时间序列分析（模拟序列数据）.sav非平稳序列差分处理后变为平稳序列输出图形操作过程XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来时间序列分析（模拟序列数据）.sav2)以各种序列绘制自相关函数和偏自相关函数图XX 数据分析方
34、法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来正态白噪声的自相关函数和偏自相关函数的输出数据表输出结果中的数据表举例XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出图形 1正态白噪声的自相关函数和偏自相关函数图XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出图形 2一个上升趋势序列的自相关函数和偏自相关函数图XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出图形 3一个异方差序列的自相关函数和偏自相关函数图XX 数据分析方法12 时
35、间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出图形 4一个周期性序列的自相关函数和偏自相关函数图XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出图形 5一个非周期的波动性序列的自相关函数和偏自相关函数图XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来时间序列分析（总出口额）.sav2.绘制互相关图的操作举例XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来互相关图输出图形输出数据XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学
36、习成就理想知识创造未来16.4 时间序列的预处理 16.4.1 预处理的目的和主要方法 16.4.2 预处理的基本操作 16.4.3 预处理的应用举例XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.4.1 预处理的目的和主要方法 通 过 数 据 的 观 察 和 检 验 阶 段 实 现 对 序 列 变 化特 征 的 把 握 后，就 可 根 据 数 据 的 特 点 和 分 析的需要对数据进行必要的变换处理。预处理的目的可大致归纳为两个方面：第 一，使 序 列 的 特 征 体 现 得 更 加 明 显，利 于分析模型的选择；第二，使数据满足于某些特定模型
37、的要求。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 序列的预处理主要包括以下几个方面：序列缺失数据的处理 序列数据的变换处理 数 据 变 换 主 要 包 括 序 列 的 平 稳 化 处 理 和 序 列的 平 滑 处 理 等。序 列 的 平 衡 化 处 理 目 的 是 使处 理 后 的 序 列 成 为 平 稳 序 列。均 值 平 稳 化 一般 采 用 差 分(Difference)处 理，方 差 平 稳 化 一般用Box-Cox 变换处理。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来1)差 分 是 一
38、种 通 过 逐 项 相 减 消 除 前 后 期 数 据 相关 性 的 方 法，可 大 致 剔 除 序 列 中 的 趋 势 性，使数据在水平方向基本平稳。差 分 不 一 定 是 相 邻 项 之 间 的 运 算，也 可 以 在有 一 定 跨 度 的 时 间 点 之 间 进 行。季 节 差 分(Seasonal difference)就 是 一 个 典 型 的 代 表。对 于 既 有 趋 势 性 又 有 季 节 性 的 序 列，可 同 时进行差分和季节差分处理。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来2)时 间 序 列 的 平 滑 处 理 目 的 是
39、 为 了 消 除 序 列 中 随机波动性影响。常用的平滑处理的方式有：中心移动平均法(Centered moving average)计 算 以 当 前 为 中 心 的 时 间 跨 度k 范 围 内 数 据 的 移 动 平均数。向前移动平均法(Prior moving average)若 指 定 时 间 跨 度 为k，则 用 当 前 值 前 面k 个 数 据(注 意：不包括当前值)的平均值代替当前值。移动中位数(Runing medians)它 以 当 前 时 间 点 为 中 心，根 据 指 定 的 时 间 跨 度k 计 算中位数。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未
40、来 学习成就理想知识创造未来 另 外，还 可 以 通 过 序 列 取 对 数 以 及 对 序 列 进行 标 准 化、中 心 化、归 一 化 处 理 等 方 法 进 行数 据 变 换。它 们 可 使 偏 态 分 布 的 序 列 变 成 对称 的 分 布，可 消 除 序 列 中 的 异 方 差 性，可 使变 量 间 的 非 线 性 变 换 关 系 转 换 成 为 线 性 关 系，在 时 间 序 列 数 量 级 很 大 的 时 候 会 起 到 显 著 改善计算精度的作用。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.4.2 预处理的基本操作1.序列缺
41、失数据处理的基本操作1)转换 替换缺失值;2)把需处理的变量选择到新变量框中，在名称和方法框中，在名称后输入处理新生成的变量名，在方法中选择处理缺失值的替代方法，并单击更改按钮。3)注意，若序列中第一个或最后一个数据为缺失值，只能用序列均值和线性趋势法处理。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来时间序列分析（模拟序列数据）.sav缺失值处理的操作过程XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来输出结果变量集新增一列XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创
42、造未来2.序列数据变换的基本操作 SPSS 提 供 了 专 门 进 行 时 间 序 列 数 据 变 换 的 模块,其 中 包 含:差 分 和 季 节 差 分 等 平 稳 化 方 法,移 动 平 均 和 移 动 中 位 数 等 平 滑 方 法,以 及 生 成新序列的变换方法。基本操作步骤如下：1)转换 创建时间序列;2)把 需 处 理 的 变 量 选 择 到 新 变 量 框 中，在 名 称 和函 数 框 中，在 名 称 后 输 入 处 理 新 生 成 的 变 量 名，在 函 数 中 选 择 转 换 处 理 方 法，在 顺 序 后 输 入相应的阶数，并单击更改按钮。XX 数据分析方法12 时间序列
43、分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来其中的方法除前面介绍的几种外，还包括：累 加 求 和：即 对 当 前 值 和 当 前 值 之 间 的 所 有 数据进行求和，生成原序列的累计值序列。滞 后：即 对 指 定 的 阶 数k，用 从 当 前 值 向 前 数到 第k 个 数 值 来 代 替 当 前 值。这 样 形 成 的 新 序列将损失前k 个数据。提 前：与 数 据 滞 后 正 好 相 反，即 指 定 的 阶 数k，从 当 前 值 向 后 数 以 第k 个 数 值 来 代 替 当 前 值。这样形成的新序列将损失后k 个数据。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,
44、知识创造未来 学习成就理想知识创造未来时间序列分析（模拟序列数据）.sav用平滑法进行数据转换的操作XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来变量集新增一列输出结果XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.5 简单回归法和趋势外推法（自学,看书）16.5.1 概述 16.5.2 应用举例XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 简 单 回 归 方 法 认 为 时 间 序 列 y t 的 变 化 大 体 上可 由 其 他 与 其 对 应 的 时
45、间 序 列 xt 来 决 定,并 以此 出 发 找 出 序 列 与 其 他 序 列 间 的 大 体 上 的 数量关系。趋 势 外 推 法 认 为 事 物 的 内 在 发 展 规 律 是 与 时间 本 身 的 推 移 相 关 联 的，可 以 建 立 序 列 与 时间 t 的 函 数 关 系 来 反 映 事 物 发 展 的 规 律，并 用于对未来的预测。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.5.1概述 两 种 方 法 都 是 基 于 回 归 分 析 原 理 的。所 要 研究 的 时 间 序 列 被 当 做 回 归 模 型 的 被 解 释 变
46、 量，其他变量被称为回归模型的解释变量。简 单 回 归 分 析 法 中，解 释 变 量 与 被 解 释 变 量都是有实际意义的时间序列。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来 趋 势 外 推 法 中，模 型 中 的 解 释 变 量 往 往 是 一些 表 示 时 间 顺 序 的 序 列，可 以 没 有 实 际 意 义。人 们 根 据 事 物 的 发 展 规 律 归 纳 出 了 可 概 括 各种 发 展 规 律 的 数 学 曲 线 形 式，多 项 式 是 其 中应用最为广泛的一种，其一般模型为趋势外推法主要用于较长期的预测分析，由于模型的选择存在
47、较强的主观性，模型选择上的差异会导致对同批数据的不同分析结论。XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来16.5.2 应用举例 书 上P358(薛 薇),根 据 煤 炭 和 成 品 油 出 口 量 月度数据，研究：1.煤 炭 出 口 量 在 较 长 一 段 时 间 内 的 发 展 变 化 趋势；2.煤炭出口量与成品油出口量之间的数量关系。时间序列分析（煤炭及成品油出口）.savXX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来先绘制煤炭出口量的序列图时间序列分析（煤炭及成品油出口）.sav1.趋势外推模型图
48、27XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来趋势外推模型-操作XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来趋势外推模型输出结果图28表4XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来时间序列分析（煤炭及成品油出口）.sav2.简单回归模型 图形 旧对话框散点/点状 简单分布先绘制两者间的散点图图29XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来简单回归模型-操作XX 数据分析方法12 时间序列分析1学习改变命运,知识创造未来 学习成就理想知识创造未来简单回归模型输出结果图30表5两者表现为一种正比例对应关系1:0.744XX 数据分析方法12 时间序列分析1