SPSS建立时间序列加法季节模型实战案例

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2023-01-01 03:57 112阅读 0赞

<table style="margin-left:9.15pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:43.5pt;"> 实验 名称 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:375pt;"> 疏系数模型 和季节模型 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:43.5pt;"> 实验 内容 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:375pt;"> 1、简单季节模型 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:43.5pt;"> 实验 目的 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:375pt;"> 1、掌握疏系数模型 2、熟练建立季节模型 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

#  #

**目录**

简单季节模型结构

模型建立

时序图

差分平稳化

白噪声检验

模型定阶

参数估计和模型检验

模型预测

--------------------

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# **简单季节模型结构** #

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

# 模型建立 #

## 时序图 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

时序图显示，该序列既包含长期趋势又包含以年为周期的季节效应

##  ##

## 差分平稳化 ##

对原序列做1阶差分消去趋势，再做4步差分消去季节效应的影响，差分后序列时的时序图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

单位根检验：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

## 白噪声检验 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

检验结果显示，差分后序列时平稳非白噪声序列，需要对差分后的序列进行进一步拟合ARMA模型。

## 模型定阶 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

自相关图显示出明显的下滑轨迹，这是典型的拖尾属性。偏自相关图除了1阶和4阶偏自相关系数显著大于2倍标准差。所以尝试拟合ARIMA(4,1,0)\*(0,1,0)4

## 参数估计和模型检验 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

x2,x3，P>α，不通过显著性检验

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

![2020123113001931.png][]

模型的显著性检验：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

检验结果显示，残差序列为白噪声序列，参数显著性检验显示两个参数均显著非0。

## 模型预测 ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

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[SPSS]: https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/111416495
[Python_ARIMA]: https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/111504846
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MTc2NTQ4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/d7a7b454f27741a2bdeae8b662d73ad2.png
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