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时间序列预测技术之二——SPSS18&软件操作
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下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测!
这里我用PASW Statistics
18软件，大家可能觉得没见过这个软件，其实就是SPSS18.0，不过现在SPSS已经把产品名称改称为PASW了！
我们通过案例来说明：（本案例并不想细致解释预测模型的预测的假设检验问题，1-太复杂、2-相信软件）
假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。一个产品分类销售公司会根据过去 10
年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。
现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！
大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。
当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！
这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。
定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH和DATE（时间标签）。
接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。另外，我们需要弄清以下几点：
&&此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？
&&此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？
这时候我们就可以看到时间序列图了！
我们看到：此序列显示整体上升趋势，即序列值随时间而增加。上升趋势似乎将持续，即为线性趋势。此序列还有一个明显的季节特征，即年度高点在十二月。季节变化显示随上升序列而增长的趋势，表明是乘法季节模型而不是加法季节模型。
此时，我们对时间序列的特征有了大致的了解，便可以开始尝试构建预测模型。时间序列预测模型的建立是一个不断尝试和选择的过程。
PASW Statistics提供了三大类预测方法：1-专家建模器，2-指数平滑法，3-ARIMA
指数平滑法
指数平滑法有助于预测存在趋势和/或季节的序列，此处数据同时体现上述两种特征。创建最适当的指数平滑模型包括确定模型类型（此模型是否需要包含趋势和/或季节），然后获取最适合选定模型的参数。
1-简单模型预测（即无趋势也无季节）
首先我们采用最为简单的建模方法，就是简单模型，这里我们不断尝试的目的是让大家熟悉各种预测模型，了解模型在什么时候不适合数据，这是成功构建模型的基本技巧。我们先不讨论模型的检验，只是直观的看一下预测模型的拟合情况，最后我们确定了预测模型后我们再讨论检验和预测值。
从图中我们看到，虽然简单模型确实显示了渐进的上升趋势，但并不是我们期望的结果，既没有考虑季节性变化，也没有周期性呈现，直观的讲基本上与线性预测没有差异。所以我们拒绝此模型。
2-Holt线性趋势预测
Holt线性指数平滑法，一般选择：针对等级的平滑系数lapha=0.1,针对趋势的平滑系数gamma=0.2；
从上面的拟合情况看，Holt预测模型更平滑了，也就是说Holt模型比简单模型显现了更强的平滑趋势，但未考虑季节因素，还是不理想，所以还应放弃此模型。
3-简单季节性模型
当我们考虑了季节性变化后，简单季节性预测模型基本上较好的拟合了数据的大趋势，也就是考虑了趋势和季节。
4-Winters相乘法预测模型
我们再次选择Winters预测模型，实际上这时候非统计专业人士其实已经可以不用考虑Winters模型的原理了，因为对于大部分经营分析人员，如果期望把每一个预测方式的细节都搞清楚，并不容易，也容易陷入数量层面的纠葛中，我们只要相信软件算法就可以了。
此时，在数据集的时间跨度为10年，并且包含 10
个季节峰值（出现在每年十二月份）中，简单季节模型和Winters模型都扑捉到了这10个峰值与实际数据中的10个年度峰值完全匹配的预测结果。此时，我们基本上可以得到了一个比较满意的预测结果。
此时也说明，无论采用指数平滑的什么模型，只要考虑了季节因素，都可以得到较好结果，不同的季节性指数平滑方法只是细微差异了。
但是，我们仔细看预测值和拟合值，还是有一些上升和下降的趋势和结构没有扑捉到。预测还有改进的需求！
5-ARIMA预测模型
ARIMA模型是自回归AR和移动平均MA加上差分考虑，但ARIMA模型就比较复杂了，对大部分经营分析人员来讲，要搞清楚原理和方程公式，太困难了！期望搞清楚的人必须学过随机过程，什么平稳过程、白噪声等，大部分人头都大了，现在有了软件就不问为什么了，只要知道什么数据In，什么结果Out，就可以了。
我们采用专家建模器，但指定仅限ARIMA模型，并考虑季节性因素。
此时，我们看到模型拟合并相比较简单季节性和Winters模型没有太大的优势，结果可接受，但是大家注意到没有，实际上我们一直没有考虑自变量的进入问题，假如我们有其它变量可能会影响到男装销售收入，情况又会发生什么变化呢？
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。时间序列分析方法在杭州市中小学生症状监测中的应用--《浙江大学》2011年硕士论文
时间序列分析方法在杭州市中小学生症状监测中的应用
【摘要】：传统的疾病监测系统建立在医院诊断和实验室检查的基础上,在症状报告或样品采集和疾病的最后诊断之间通常存在一段时间的滞后期,而生物恐怖事件或者其它公共卫生突发事件的应对,需要快速鉴定并做出反应。相比较传统的疾病监测,症状监测则是收集各种与健康事件相关的数据,辅以精密的信号检测方法来监测突发公共卫生事件爆发初期的异常现象。症状监测的数据一般都是通过网络直报,缺乏前瞻性,而通过时间序列分析方法对症状监测的数据进行预测可达到预警的作用。
本研究的目的是探索时间序列分析方法在症状监测预测中的应用,对监测症状的时间序列进行时间序列方法学上的探索,分别运用ARIMA模型和指数平滑模型对症状发展做出定量预测预报,从理论角度为制定科学有效的防治措施提供理论依据,为解决症状监测预测预报提供新的思路。
资料与方法
收集杭州市中小学生日-日(2009年第36周-2010年第27周,共44周)8种监测症状的数据,探讨各个症状的分布情况。采用时间序列分析方法(ARIMA模型、指数平滑模型等)以周为时间单位分析预测发热、咳嗽等代表症状出现的人次数；比较两种模型预测的结果,并进一步探讨哪种模型更适合此类数据。
1 ARIMA模型拟合结果
对发热和咳嗽序列的人次数预测模型分别为ARIMA(1,0,0)和ARIMA(1,1,1),表达式分别为：
2指数平滑法拟合结果
本研究采用三种指数平滑模型对发热和咳嗽序列人次数分别建立了预测模型,即
简单指数平滑法：发热α=0.99,SSE=24.8319。咳嗽α=0.45,SSE=26.4520。
单参数双重指数平滑法：发热α=0.27,SSE=36.2534。咳嗽α=0.21,SSE=28.9208。
Holt-Winters两参数双重指数平滑法：发热α=0.999,γ=0.001,SSE=25.4046。咳嗽α=0.404,γ=0.001,SSE=26.4351.
1 ARIMA模型和指数平滑法都适合于症状监测数据的预测。指数平滑法需要通过反复试验确定使均方差最小的α值,它只需知道上一年的资料即可。指数平滑的优点是能够把新观察的值考虑进去,不断地对模型进行修正。ARIMA法将移动平均法、自相关分析及数据的平稳性考虑在了一起,通过自相关系数和偏自相关系数分析确定q和p。ARIMA模型预测法是根据对时间序列的具体分析,初步选定一个试用模型,然后用一系列统计方法来检验这个试用模型是否适用,如不适用,可以对这个模型作必要的调整,或重新选用新的试用模型,因而ARIMA模型预测法适用于各种类型的时间序列数据。理论上讲ARIMA法更全面,综合考虑因素多,但有时在不同的应用条件下,模型的选择还要视具体情况而定,本研究结果也验证了这一点。
2本文研究结果显示指数平滑法的预测效果好于ARIMA模型,但拟合精度不如ARIMA模型。
3时间序列分析方法在症状监测中的应用为疾病预防控制工作提供有效的理论支持。近年来,以诊断为基础的传统疾病监测已难以适应公共卫生监测对及时性的苛刻要求。症状监测有望通过更早期广泛地收集异常症状相关数据,依靠即时地数据整合以及精密地信号检测,更早地发现突发公共卫生事件的发生并发出警报,这对及时采取有效的公共卫生应对措施,降低患病率、死亡率和减少经济损失都是至关重要的。如能找出适合症状监测的预测模型,更早地预报发现症状的异常现象,就能为疾病预防控制提供更早期更及时更可靠的依据。
【关键词】：
【学位授予单位】：浙江大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：R181.3;F224【目录】：
Abstract9-12
图表目次12-14
1 引言16-22
1.1 研究背景16-19
1.2 研究目的、意义及内容19-20
1.3 研究步骤20
1.4 研究资料收集、分析工具20-22
2 资料来源与方法22-36
2.1 资料来源22
2.2 ARIMA模型的基本原理和建模方法22-29
2.3 指数平滑模型的基本原理和建模方法29-36
3 结果36-76
3.1 基本情况分析36-40
3.2 ARIMA模型预测分析40-59
3.3 指数平滑模型预测分析59-74
3.4 模型结果的验证与比较74-76
4 研究结论76-83
4.1 讨论76-80
4.2 结论80-81
4.3 创新之处81
4.4 不足之处81-83
参考文献83-89
综述 时间序列分析方法及其应用现状89-96
参考文献94-96
作者简历及在学期间发表的文章96
欢迎：、、)
支持CAJ、PDF文件格式
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&&&&《华章教育?华章应用统计系列:应用时间序列分析(R软件陪同)》作者注重培养选择模型及灵活应用各种方法的能力,对同一数据用不同方法分析,并比较分析结果。通过《华章教育?华章应用统计系列:应用时间序列分析(R软件陪同)》的学习,读者能够掌握时间序列分析的常见方法,领会分析实际数据的思路,然后举一反三,分析自己的数据。
前言第1章 引言1.1 时间序列的特点1.2 时间序列例子1.3 R软件入门1.3.1 简介1.3.2 动手1.4 本书的内容1.5 习题第2章 一元时间序列的基本概念和模型2.1 时间序列的平稳性及相关性度量2.1.1 平稳、自协方差函数和自相关函数2.1.2 差分算子和后移算子2.2 白噪声2.3 随机游走
前言第1章 引言 1.1 时间序列的特点 1.2 时间序列例子 1.3 R软件入门 1.3.1 简介 1.3.2 动手 1.4 本书的内容 1.5 习题第2章 一元时间序列的基本概念和模型 2.1 时间序列的平稳性及相关性度量 2.1.1 平稳、自协方差函数和自相关函数 2.1.2 差分算子和后移算子 2.2 白噪声 2.3 随机游走 2.4 趋势平稳过程 2.5 一般线性模型 2.6 MA模型 2.7 AR模型 2.8 ARMA模型 2.9 ARIMA模型 2.10 季节模型 2.11 习题第3章 一元时间序列数据的拟合及预测 3.1 一些估计和预测方法的基本数学原理 3.1.1 ARMA模型的最大似然估计 3.1.2 ARMA模型的矩估计方法 3.1.3 预测的基本目的 3.1.4 简单指数平滑 3.1.5 Holt―Winters滤波预测方法 3.1.6 ARMA模型预测的基本数学原理 3.2 一元时间序列数据实例分析 3.2.1 差分、平滑和时间序列的分解 3.2.2 ARMA模型和ARIMA模型 3.2.3 例1.2中Auckland降水序列的综合分析 3.3 习题第4章 状态空间模型和Kalman滤波简介 4.1 动机 4.2 结构时间序列模型 4.2.1 局部水平模型 4.2.2 局部线性趋势模型 4.2.3 季节效应 4.3 一般状态空间模型 4.3.1 随时间变化系数的回归 4.3.2 ARMA模型的状态空间模型形式 4.3.3 结构时间序列的一般状态空间模型表示 4.4 Kalman滤波 4.5 状态空间数据例子 4.5.1 一元局部水平模型例子 4.5.2 二元局部水平模型Kalman滤波例子 4.5.3 包含季节因素的局部水平多元模型Kalman滤波例子第5章 单位根检验 5.1 单整和单位根 5.2 单位根检验 5.2.1 DF检验、ADF检验以及PP检验 5.2.2 KPSS检验第6章 长期记忆过程:ARFIMA模型术 6.1 介于J(0)及J(1)之间的长期记忆序列 6.2 ARFIMA过程 6.3 ARFIMA模型拟合例3.4尼罗河流量数据第7章 GARCH模型 7.1 时间序列的波动 7.2 模型的描述 7.3 数据的拟合 7.3.1 例7.1数据的拟合 7.3.2 例7.2数据的拟合 7.4 GARCH模型的延伸 7.4.1 一组GARCH模型 7.4.2 FGARCH模型族 7.4.3 ARFIMA―GARCH模型族拟合例7.2数据第8章 多元时间序列的基本概念和模型 8.1 平稳性 8.2 交叉协方差矩阵和相关矩阵 8.3 一般线性模型 8.4 VARMA模型 8.5 协整模型和Granger因果检验 8.5.1 VECM和协整 8.5.2 协整检验 8.5.3 Granger因果检验第9章 多元时间序列数据的拟合及预测 9.1 例9.1数据的协整检验和Granger因果检验 9.1.1 Johansen协整检验 9.1.2 Engle―Granger协整检验 9.1.3 Pillips―Ouliaris协整检验 9.1.4 例9.1数据的Granger因果检验 9.2 用VAR、VARX及状态空间模型拟合例9.1数据 9.2.1 用VAR拟合及预测例9.1数据 9.2.2 用VARX模型拟合及预测例9.1数据 9.2.3 用状态空间模型拟合及预测例9.1数据 9.3 习题第10章 非线性时间序列 10.1 非线性例子 10.2 线性AR模型 10.3 自门限自回归模型 10.3.1 一个门限参数的模型 10.3.2 两个门限参数的模型 10.3.3 Hansen检验 10.4 Logistic平滑过渡自回归模型 10.5 神经网络模型 10.6 可加AR模型 10.7 模型的比较 10.8 门限协整 10.8.1 向量误差修正模型 10.8.2 向量误差修正模型的估计 10.8.3 向量误差修正模型的检验第11章 谱分析简介 11.1 周期性时间序列 11.2 谱密度 11.3 谱分布函数 11.4 自相关母函数和谱密度 11.5 时不变线性滤波器 11.6 谱估计 11.6.1 通过样本自协方差函数估计谱密度 11.6.2 通过周期图估计谱密度 11.6.3 非参数谱密度估计 11.6.4 参数谱密度估计附录 使用R软件练习参考文献
&&&&由吴喜之、刘苗编著的《应用时间序列分析(R软 件陪同)》通过案例讲述有关的概念和方法,不仅介 绍了ARMA模型、状态空间模型、Kalman滤波、单位根 检验和GARCH奠型等一元时间序列方法,还介绍了很 多最新的多元时间序列方法,如线性协整、门限协整 、VAR模型、Granger因果检验、神经网络模型、可加 AR模型和谱估计等,书中强调对真实的时间序列数据 进行分析,全程使用R软件分析了各个科学领域的实 际数据,还分析了金融和经济数据的例子。 本书通俗易懂,理论与应用并重,可作为高等院 校统计学和经济管理等专业“时间序列分析”相关课 程的教材,对金融和互联网等领域的相关从业者也极 具参考价值。
&&&&版权页:&&&&&&&& &&&&&&&&插图:&&&&&&&&
&&&&吴喜之,北京大学数学力学系学士,美国北卡罗来纳大学统计系博士。中国人民大学统计学院教授、博士生导师。国内统计学界的学术带头人,国内推广R语言的先驱。曾是国务院学位委员会统计学科评议组成员、概率统计学会常务理事、国家教委概率统计教材组成员、国家统计教材编审委员会委员。主要从事序贯分析、回归诊断、质量控制和模型选择等方向的教学与研究,多次主持国家自然科学基金项目。在国际重要学术刊物上发表论文50多篇,著有近20部专著和教材,代表性著作有《复杂数据统计方法》、《非参数统计》等。曾在北京大学、南开大学、美国加州大学和北卡罗来纳大学任教。
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官方公共微信对一组按时间顺序排列的数据，应该用时间序列分析还是回归分析？假设有一组按时间顺序排列的数据，一个因变量，若干个自变量；那么我是应该用时间序列理论里面的模型来分析它，还是用回归理论（不仅仅是简单线性回归）的模型来分析它？。。。还是说两者都可以？但需要满足一定的前提条件？。。。
是不是如果每个变量都是平稳时间序列的话就可以用回归模型？那么这个与时间序列模型孰优孰劣？。。。求高手赐教！！！。。。不胜感激！！！
杨小宝1018
主要是看因变量是什么类型，然后你的数据是面板还是截面的我已经帮很多人做过这方面的数据分析
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