长春做商业平台网站,京润珍珠企业网站优化,搜索引擎营销的原理,手机房产网站模板时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列#xff0c;通过观察历史数据的变化规律预测未来的值。在这里需要强调一点的是#xff0c;时间序列分析并不是关于时间的回归#xff0c;它主要是研究自身的变化规律的。
准备工作#xff1a;SPSS - 中文版 SPSS 22.0 软件下…时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列通过观察历史数据的变化规律预测未来的值。在这里需要强调一点的是时间序列分析并不是关于时间的回归它主要是研究自身的变化规律的。
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第一步导入数据
路径【文件】--【打开】--【数据】--【更改文件类型找到你的数据】--【打开】--【然后会蹦出下图左中的筛选框基本使用默认值就行点确定】
数据中第一列为融资年月时间2000-01~2018-12第二列为融资金额已脱敏一共228行数据。 既然是研究融资金额在各时间点上的变化规律那么第一列的月份必须连续因此部分月份会有缺失值存在。下面我们需要填补缺失值。
第二步数据预处理
填补缺失值
【转换】--【替换缺失值】
【1选择存在缺失值的列名金额】--【2点击箭头】--【3重命名填补缺失值之后的列名】--【4选择填补缺失值的方法】--【5部分填补方法需要设置邻近点的跨度】--【6所有方法设置好了之后点击更改勿忘】--【7点击确定】 共有7个缺失值被邻近点的均值替换填补之后的数据表为下图右所示。 时间变量的定义 若需要按照月度或年度差分查看分布状况的话我们还需要对时间列进行转换。 第三步做图观察
【分析】--【预测】--【序列图】
【变量y轴使用填补缺失值后的金额】--【时间轴标签x轴】--【待熟悉之后可以尝试改变‘时间线’、‘格式’、‘转换’里的参数现在先使用默认值】--【确定】 输出大致可以看出金额随着时间的变化是有一定规律的。 第四步创建时间序列
计算前后相邻两个数值之差 输出 给‘金额_填补_之差’这一列作图观察数值的变化情况操作步骤与第三步一样
图形输出 如果每个月金额的变化速度一致的话即接近等差数列那么‘金额_填补_之差’这一列的数值应该是比较平缓的
季节差分 输出 给‘金额_填补_季节性查分’这一列作图观察数值的变化情况操作步骤与第三步的区别是需要勾选【差分】和【季节性差分】如下图所示 图形输出 第五步自相关分析
通过自相关看金额变量在时间上是否存在序列依存性。 输出结果 自相关图中Sig 小于理论显著性水平 0.01或0.05 即认为显著这些数据间是有自相关的。
第六步创建模型
【分析】--【预测】--【创建模型】 输出
平稳的R方决定系数现有模型所能够解释的原变量的多少变异较客观。
R方原数据去掉季节趋势波动趋势周期趋势之后的变异解释度偏高。
RMSE残差均方。
MAPE平均相对误差。
MAXApe最大的相对百分比误差。
MAE平均实测误差。
MAXAE最大的绝对误差
H0未被拒绝。H0:当前的模型剩下来的这一块是否被看成是白噪声序列。 保存模型【分析】--【预测】--【创建模型】 对比预测值与实际值
按照第三步的操作区别是 y 轴不仅仅是填充后的金额第一列还需要选上 以 preLCLUCL为前缀的三列进行对比 第七步预测
【分析】--【预测】--【创建模型】 输出图表中蓝色线为预测值同时数据表中也会自动保存具体的预测值 使用的时候导出就好左上角【文件】--【另存为】)
