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裏面導入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“打開現有數據源”下面選擇圖示的excel文件。

（02）然後在彈出的“打開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，我們需要查看我們導入的數據，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”，查看原數據（使用數據不多的情況）；方法二：依次點擊“分析-描述統計-描述“查看數據情況（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，即為數據定義日期。

（02）首先，我們在如圖所示的菜單上依次點擊“數據--定義日期”。

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

（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菜單欄裏面的“分析-預測-創建模型”，彈出“時間序列建模器”。

（03）現在進行一些設置：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）其他的一些設置包括【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【保存】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）全部設置完成後，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，導出到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為平穩時間序列，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）稱為差分自迴歸移動平均模型，AR是自迴歸, p為自迴歸項; MA為移動平均，q為移動平均項數，d為時間序列成為平穩時所做的差分次數。

（02）使用的方法和上面的類似，依次點擊第一排菜單欄裏面的“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置，這裏就不需要再次設置。這裏需要的設置是把【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）全部設置完成後，單擊確定，即可在剛才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導出等操作）。

特別提示

注意指數平滑法中不能包含自變量。

保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。