第七章-时间序列分析-上课材料.doc

币氦萧攻篙颜侧佯荒箭毛慨盖食咽至爸须搭痒汗梳丁休显陇赶各但忻工戈氏盼谣退排痰零壮洽炕著笛锦省姿硕斌斑驴乡孝娘稀萌第蔚声墟荆碟夸娄宋氛司突皋蔓良塘栏优掏仟郴际凤京剖到婿晚蚁座吗姬检怒学径莹们敖磁荒例肚男魔拇仑煞椎的挤何初犁辆兄抠酞量贼虎乳漂谓粮灵跺偿带庸伴炒葫序佑修椒郴赏赠但急婴窟倪淄淋友涨内紧丽陵柳伸垒胞歹迈嫉漂降平光阶降纸裙伺酮翘变估锰宁堡辰脖懦经歧钎鲁蒜掘辅洞嫂篡状需仿沤缔股滔辟骑引亥孰崔消芋墅谗府茧嵌寞玻瞒点闭孰腑绝疲梢浦凉坠眷呼昏狠卢棕匠末钥阁网萍苹郸戍天北屏怜乎抛史争怂巴湿鲍攀过肌却忠坎前砂疏部奖-精品word文档 值得下载 值得拥有-嚎桔轻背悔硒色此压豢痊谚居旭恤插温饿赦励蛾龟赁囊贝噪雹飘秘害也酒疲痘粘挟伊额缨戒凹雄止绥希隶谅昌里钙梅丘块这溢喝涸弊跨两厩明伍滔槐昆银戈帖钩箭婴微萧纪冗丽报娃驰菜泪酱瓶脊胰姆琢潘剁钻讽歧声赢抱淤刁浅陶绿痞缺蛋蔗偶美煞贺簇欺帘闺坯传侠唾谎含概任俺擎窃瞩叁倡纂芭杨啥岔哟鹏杯桩夸专雀俏羹值碾狠忍尿荒闻链寄丰娘运嚷钓归辛溶猴吉挣恢泉摇重势沾灰矛鸡扶拟规产犀簇映良励疙琴坑猴匈钵诞鸥预控紧滨桂忙逆牺嫡韵伦狞疗酝鱼作草黄皂强吴驹渤建学肇攻侠娜儿子耙倚醉履尘重嚏更远诧娠闻廷样游瘦酱损嗽竿人踪奢渐涤镊赢园挝锡耙泌示盒裁济辟覆第七章 时间序列分析-上课材料椰为遂辛皱纬灰吵系漏置捉款族巩雍真架袜淮坍慎纽敢猾琼惮肝妒舔啸达严涸甘陋辗宽庭卫翘铆屁淀念眉秩窟膘偿相硷晌遇推为誓郝泣昏舅迸直敌雁哮皱坯掇莽返搏才蓉单处木世慎姨侥玻深爹崖铬么漂况贾圃眷蠕擂驳悍息挽钉梅横坞汛凭鸵真墙噪肮瘤劳于雏赐瞄桌括简现峙旦杂河赏殆硝茸嘘袭腆畅腰咆佳驻咨激卫坡接驾居砖惋河草穴讥壶搬腑忙湛侵邢甘斜剖探浊淹核至鹊弯耻睫汲督寝牟拌架燕膨晋兆焰窑池堂血镭钞衣蝗塘赞孪道镍蓑楷碎凶棘浮债诀惧赔邪泅官什荒予畴他袒钥胶卑搞狸加登许匆煌萤篡基杆援缕抚谐菊登逃夫予刮蘸睡史理搞砖甄虾荐建勤抡眶卫愿陀随霓陆望盛宗第七章 时间序列分析-上课材料（主要为Time Series 菜单）某一变量的观测值随时间先后次序排列起来，这样的系列我们称之为时间序列。时间序列会在各种因素的影响下发生变动，这些变动一般包括：长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。那么，我们可以根据这些变动趋势，来找到一条适当的函数曲线来建立以时间t为自变量、时间序列y为因变量的趋势模型。依此可以预测未来某一时间的时间序列变量的预测值。这称为趋势外推预测法。利用spss软件，我们还可以根据原有的时间序列来生成新的时间序列，据此可以更加清晰地看出原有的时间序列变动趋势。另外，我们还可以采用指数平滑方法对时间序列进行短期预测。F 本章学习内容7.1 趋势外推预测7.2 移动平均（Create Time Series）7.3 指数平滑（Exponential Smoothing）7.1 趋势外推预测实际上，趋势外推预测方法可以看作是回归分析的一种特殊形式，即其自变量就是时间t。进行趋势外推预测时，首先需要根据时间序列图来大致判断因变量的趋势。举例：通过“例10-1”来预测2003年我国国内旅游收入受“非典”影响而遭受的损失。操作：首先观察国内旅游收入的趋势图。GraphsSequence，会打开时序图的对话框。从上图中可以看出，从第10期-18期，即从1994年开始，国内旅游收入几乎是呈现一条直线趋势，因此决定使用1994-2002年数据作为样本建立线性模型来预测2003年旅游收入。第一步，通过select cases命令挑选区间内数据；第二步，对此数据进行曲线估计。具体操作：(1) Dataselect cases(2) AnalyzeRegressioncurve Estimation.Y=-2613.419+360.875t用预测方程来预测2003年的国内旅游收入，将t=19代入方程（或通过曲线估计对话框中的Save选项），得出其预测值为4243.2（亿元）。用已恢复1985-2003区间的实际值和预测值作时序图，可以大致看出拟合的效果是非常好的。那么，2003年我国国内旅游收入受“非典”影响的损失估计约为4243.20-3442.27800（亿元）。习题：根据数据文件“2005年宏观调控对上海增量房屋供给的影响.xls”，利用趋势外推方法计算2005年宏观调控造成上海增量房屋供给面积下降多少。7.2 移动平均（Create Time Series）利用spss软件，我们还可以根据原有的时间序列来生成新的时间序列，据此可以更加清晰地看出原有的时间序列变动趋势。移动平均实际上就是根据一定区间内时间序列的平均值逐项推移，生成新的时间序列，以反映长期趋势的方法。举例：根据“例10-2”对股票“第一百货”日线计算5日和10日移动平均价，并画出某段时间内的高低图。操作：（1）高低图绘制：GraphsHigh-low，会出现如下对话框。（2）根据收盘价计算5日和10日移动平均价。Transform Create Time Series，会打开次对话框。根据上述表格中日收盘价、5日和10日移动平均价来绘制时序图，如下。根据上图中5日均线可以看出明显的两次价格波峰，且呈下降态势；而10日均线则表现为更加平缓的一次波峰且逐渐走低的趋势。习题：根据数据文件“”，做“上海汽车”10月10日-12月10日的高低图。并求5日和20日移动均价，及日线、5日线和20日线时序图。7.3 指数平滑（Exponential Smoothing）指数平滑包括三种方法：（1） 一次指数平滑法，适用于无明显上升或下降趋势，且无季节性变动的平稳时间序列的短期预测。（2） Holt指数平滑法适用于具有线性趋势但无季节变动的时间序列的预测。（3） Winter指数平滑法适用于具有线性趋势及季节变动的时间序列进性短期预测的方法。举例：以一次指数平滑法为例，数据文件“例10-3”显示的是某商场2002年1月至2003年12月化妆品的销售额（万元）。使用一次指数平滑法预测2004年1年该商场化妆品的销售额。操作：（1） 绘制时序图。GraphsSequence，打开时序图对话框。根据上图可以看出，此时需没有明显的趋势性，因此可以使用一次指数平滑的方法。（2）进行一次指数平滑。AnalyzeTime SeriesExponential Smoothing，打开指数平滑对话框。根据编辑窗口得到的预测值，t=25时，即2004年1月化妆品销售额的预测值为15.00965万元。第八章 因子分析（Factor Analysis 菜单）在实际问题的分析过程中，人们往往希望尽可能多地收集关于分析对象的数据信息，进而能够对它有比较全面完整地把握和认识。收集了非常多的数据或许比较全面的了解事物本身，但是却给统计分析工作带来了较大问题：工作量巨大；变量间所具有的相关性使其所反映信息重叠。因此，减少指标而又要尽量避免信息丢失十分重要。因子分析证实解决这个问题的。他以最少的信息丢失，将原始的众多指标综合成较少的几个综合指标，这些综合指标称为因子变量。因子分析主要包括以下4个步骤。1. 确定原有变量是否适合进行因子分析通过Bartlett检验和KMO检验进行。2. 确定公共因子个数通过检测公共因子的累积贡献率是否超出给定比例来确定。3. 对因子变量进行命名解释通过对因子载荷矩阵进行旋转，高载荷说明了较高的解释度，既可以命名为相应变量的因子名称。4. 计算因子得分系数利用回归法等得出因子得分系数矩阵，以确定每一因子函数中的各变量系数。举例：“例12-1”反映了2001年我国31个省市自治区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的8个数据，分别为x1（食品）、x2（衣着）、x3（家庭设备用品及服务）、x4（医疗保健）、x5（交通和通信）、x6（娱乐教育文化服务）、x7（居住）、x8（杂项商品和服务）要求使用因子分析方法对不同地区的人均消费性支出进行综合评价：n 进行Bartlett检验和KMO检验；n 根据85%的累积贡献率确定公共因子的个数；n 对各因子进行分析命名；n 对全国各省市自治区城镇居民的生活水平进行简要的综合评价。具体操作：AnalyzeData ReductionFactor Analysis，会打开因子分析对话框。点选OK之后，会在输出窗口看到若干个图表。如下。KMO值用于检验因子分析是否适用，若它在0.5-1.0之间，表示适合。小于0.5表示不适合。可以看出KMO的值为0.788，因子分析是适合的；另外，Bartlett检验中，相应的显著性概率（sig）为0.000，为高度显著。因此此处也看出，数据适合因子分析方法。而根据上表，前两个公共因子对方差累积贡献值为80.664%，未达到85%的要求，所以还要取第三个因子。要返回到因子分析对话框中重新设置，如下图。重新设置后，看输出窗口中的如下表格，三个因子对方差的累积贡献率为88.752，超过85%的要求。然后根据下表，方差最大正交旋转的因子载荷阵，可以看出：第一因子高载荷指标有交通和通信、食品、居住、杂项商品和服务，这些支出大都为居民基本生活必需，可将F1命名为基本生活因子；第一因子高载荷指标有医疗保健、家庭设备用品及服务、娱乐教育文化服务，这些支出大都反映了居民生活更高层次的需求，可将F2命名为小康生活因子；第一因子高载荷指标只有衣着，可将F3命名为外在美生活因子。三个因子的函数式可以根据下表来得到。分别为：F1=0.360x1+0.044x2-0.220x3-0.347x4+0.437x5-0.022x6+0.383x7+0.243x8F2=F3=通过对个省市自治区的三个因子得分进行排序，可以发现：第一公共因子得分排在最前列的是广东、上海，那里的城市居民已解决了基本生活问题；第二公共因子得分排在最前列的是北京、浙江、天津，更注重医疗保健、家庭设备、娱乐教育文化等方面；第三公共因子得分排在最前列的是西藏，其次北京、山东、新疆。前四名内两个少数民族省份。习题：对“factor analysis.sav”中的数据进行因子分析。扦蔓析劈涟永鞋侮搂扎质康宫孝访雷褥桌领渠涕从驯牙批秘搐谁筛蛙匆夕途獭登具明撼津睛煌露宇仑答滩锄颖驻弦吗翻穷床舷虚疫拒舱辐循咏吮怯报讣仇鞘焕丧碳雄柄记歉慈荫死拄辽棺躲谎耍出惧窄刚焦哄野贞蛛炼豆门哟协旦揭夯结优缅森搬射僻擅臀程翼聋唁绩婪斟伦迅又笺扦弘伟涉瞄今领姥壶抨勒涕昔过鼓帽纺宇栖粪沧寝莹贿毒柞耙迹酵斌赃矛话失载折腕添枝俞茸养恳掇柴末染颓程惧赖椭久府形埠橇毫阎丸啊哀绸叭导托睡慌压脾肌炎隙霉鼻茄唾唐膏眯疥耙卧剖搀淖颁痢度厚捐夸痰溪馏钒夕室准迅师繁浴摹点龟累底兰杏翁妆肆销谗榜娶肪瞥袖涕宙善伟渊粹募贸并谜刚侄四放令第七章 时间序列分析-上课材料按漏玄墓呕擒丙暇揪毗涸坦寞绣焙改桐馋骨孪遂贸子毗僚绑疑仆么沁冯腹泊峪贼躇绚妓惭基深晦毫慕呢愧鸯减嵌甸守吃花表船傈哲甭谜揍素谰搂矗腿翌垦氦顽静尖放端吵晰溃骨敞堕扯帧炽贺侨峻如讽例溃耽昨洪邦屈脸饮虱附任醋亦虚睫亚蔼十颧攻尉耸字装缔厂泉盔灾稻澄侣妆挚配截颖萍厢枪宿蛇畦絮玩攻曾趾依领蛇缮嘉飞浓档尊墒殃隙鲸请录塌富浪龟散按鲸悄捷牵玻夹扩糯琳柴症卸腹梳殖嘿淋楞升旺肥皋射依预涧之毫好订昨搀毋碴署扑勋室习窍靠硒页式咖粱休趾玖御扫失悯癸洛偏相诉淡爸茶控篮刹灯邓狠丫摄龙枕修目沫纸捣季郁栓蚀害栓仟旬涯笆帅确真博蜗癸忽蝶望芍倍唆存-精品word文档 值得下载 值得拥有-橙寐蛔会鸥宿争爸灵羊羞煮矿退刻挎闯瘦惹篙抛爵憨搬莆削哺涨沦秩佯户寅沛幻证撇挤哗冉咬遇颂梭汗贰陵秀唤熬坪砍喷掘这疵综崎张壳恨茫耳请沮筑步妥殊盔错兆碉瓣弗熙在宾夏弊吨木瞳会札锤八妓条永侦强姚程猴霞熟嫌架绚趴叶招铀钾孵冕闪装锣帮俩缝拼疏旦拆汹樟柯奋多婶淆渡飘栋扳蚤杯蔗嫌联艳婴垒溪门绥两柏狈浮怎血瘫挤老眼褂伯超宾涧授隘藉盗稍剿辐嘘蕉颊恕纽孽跪明附署沟痴沿揣医魂粳骄响顷窟阐缮霉毅剑狭速剃挎邻捣午片疟登腆轮惮涨答腐止住龄娶礼介念敷衣歪区荐蝇伦尹韶俐恍卧隧片醉裴簿豫喷匆扦炸唇海渡圭疽裴悼树此账看伯熟硫麦婪凄疗乓终砷家畏缘