如何在spss中进行时间预测？-资讯中心-韩韩H5开发

一、如何在spss中进行时间预测？

spss时间序列建模的基本步骤

1、利用观测、调查、统计、抽样等方法，获取被观测系统的时间序列动态数据。

2.根据动态数据制作相关图，进行相关分析，找出自相关函数。相关图可以显示变化的趋势和周期，并可以识别跳跃点和转折点。跳跃点是与其他数据不一致的观察结果。如果跳跃点是正确的观测值，则在建模时应将其考虑在内。如果出现异常，应将跳跃点调整至预期值。转折点是指时间序列从上升趋势突然转变为下降趋势的点。如果存在拐点，建模时必须使用不同的模型对时间序列进行分段拟合，例如阈值回归模型。

3.确定合适的随机模型并进行曲线拟合，即使用一般的随机模型来拟合时间序列观测数据。

二、数据预测方法和技术？

数据预测方法和技术包括回归分析、时间序列分析、ARIMA模型、指数平滑法、人工神经网络等。其中，回归分析用于预测新样本的归属。上述预测方法和技术可以用于对各种类型的数据进行预测分析，例如销量、股价格等。

预测方法包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。时间序列分析包括移动平均法、指数平滑法等。ARIMA模型是一种基于时间序列的预测方法，可以利用人工神经网络来处理非线性。题。

这些预测方法和技术可以帮助我们更好地理解和预测数据的变化趋势，为决策提供更准确的参考。

三、关于时间序列预测，预测多少点合适？

拟合结果很好，因为有实际数据不断修正这些方法的偏差。

预测的时候就会出现题。正如你所说，最后50个数据的预测会不准确。你的导师是对的。我们总觉得样本数据越多，预测结果就越准确。事实上，这是错误的。预测与数据量无关。关键是你预测的数据和基准年的数据之间的时间差。差异越大，偏差就越大，因为中间没有实际的数据修正。预测近期，结果很好，但长期预测大多不准确。看到你的数据这么多，你可以尝试一步一步的预测。比如每10个点取一个数据，然后预测基准年之后的第10个数据，以此类推。

四、如何利用spss时间序列分析预测未来三年的数据？

SPSTrends-使用强大的时间序列分析工具做出更好的预测

SPSSTrends可以完成各种任务，包括

生产管理监控质量标准

数据处理管理预测系统的性能

预算管理执行销售预测

公共政策研究探索民意

预测可以为组织计划提供可靠的科学依据。借助SPSSTrends提供的一些新功能，无论您是新手还是专家，您都可以使用时间序列数据立即构建可靠的预测模型。SPSSTrends是一个与SPSS完全集成的附加模块，因此您不仅可以使用SPSS的全部功能，还可以受益于专门为支持预测而设计的新功能。

由于这些工具可以帮助您制定和管理计划，因此它们可以对盈利能力产生相当大的影响。正确的预测有助于组织获得更好的预期回报。并有效控制人员配置、库存及相关成本；并更准确地管理业务流程——所有这些改进为组织的健康发展奠定了基础。然而，使用时间序列数据构建预测模型并不容易。

SPSSTrends克服了传统方法的所有缺点，为您提供先进的建模技术。与电子表格程序不同，SPSSTrends使您能够在构建预测模型时使用高级统计方法，而无需专业的统计知识。

借助SPSSTrends，新手可以构建考虑多个变量的成熟且准确的预测模型，而有经验的用户可以使用它来验证他们的模型。SPSSTrends可以轻松快速地构建预测模型，从而使您能够更快地获取所需的信息。

高效生成和更新模型

无需一次又一次地重复设置参数和重新估计模型的费力工作。使用SPSTrends，您可以加快构建预测模型的整个过程。您将节省数小时甚至数天的宝贵时间，而无需牺牲所构建的预测模型的质量和可靠性。

借助SPSSTrends，您可以

无论数据大小或变量数量如何，都可以建立可靠的预测

通过自动选择合适的模型和参数来减少预测误差

使组织内的大多数人能够构建预测模型

更高效地更新和管理预测模型，让您有更多时间比较和探索与其他模型的差异

产生专家级经验预测值、预测模型类型、模型参数值等相关输出

为组织决策者提供可理解且有意义的信息，帮助企业做出正确的预测

创建预测模型时您拥有巨大的灵活性。例如，使用SPSSforWindows，您可以轻松地将事务数据转换为时间序列数据，并将现有时间序列数据转换为最适合您组织的规划需求的时间间隔。

您可以同时为不同级别的地理或功能区域，甚至为每个产品线或产品构建单独的预测模型，无论预测基于哪个级别。

借助新的ExpertModeler，SPSSTrends可以帮助您

自动确定参数拟合的ARIMA或ExponentialSmoothing时间序列模型

允许您一次拟合数百个时间序列模型，而无需一次又一次重复相同的操作。

你也可以

将模型导出到XML文件。当数据发生变化时，您无需重置参数或重新估计模型即可实现新的预测。

模型被编写成文件以进行自动更新

初学者预测指南

如果您不熟悉构建时间序列模型，或者只是偶尔应用时间序列模型，您将受益于SPSTrends自动选择最合适的预测模型并在建模过程中为您提供指导的能力。

借助SPSSTrends，您可以

即使您不知道如何选择指数平滑的参数或ARIMA的阶数，或者如何获得稳定的时间序列，也可以生成可靠的模型

自动检测数据中的季节性、干扰事件、缺失值并选择最合适的模型

检测异常值并防止其对参数估计的影响

以图形方式显示数据，显示置信区间和模型拟合优度

模型建立并验证后，您可以将模型集成到MicrosoftOffice应用程序中以共享结果。或者，使用SPSS输出管理系统将输出以HTML或XML的形式发布到企业局域网中进行共享。您还可以将模型保存为SPSS数据文件，这使您可以继续探索已建立模型的一些特征，例如模型拟合的优度。

为预测专家提供控制

如果您是经验丰富的预测专家，您也将从SPSSTrends中受益。因为您可以更有效地创建时间序列，同时控制分析过程的关键方面。

例如，使用SPSTrends的ExpertModeler，您只能在ARIMA模型或ExponentialSmoothing模型中找到预测模型。您还可以自己设置模型的每个参数，而无需使用ExpertModeler。同时，您还可以使用ExpertModeler的结果作为初始模型选择，或者测试您已经构建的模型。

您还可以模型输出，例如仅输出最差拟合的模型——需要进一步测试的模型。这使您能够更快、更有效地发现数据或模型中的题

零售业预测

格雷格是一家大型零售制造商的库存经理。他负责5,000多种产品，并使用SPSSTrends预测未来三个月每种产品的库存。SPSSTrends自动为数千个变量构建预测模型，因此初始预测模型构建只需几小时而不是几天。此外，可以有效地实现模型更新。

由于公司的数据库每月都会根据实际销售数据进行更新，因此Greg将预测作为每月运行的批处理作业来运行。通过这样做，他整合了新数据并将预测期向前延长了一个月。

这样，无需重新估计模型就可以实现预测，大大提高了处理效率。为了测试模型的功能，Greg使用批处理作业来运行SPSS命令语法，以识别包含偏离原始模型根据历史销售数据确定的置信区间的时间点的序列。对于这些序列，他运行另一个批处理作业来构建新模型以更好地拟合数据。

利用SPSSTrends，Greg实现了高效率、高精度的预测，大大提高了公司有效规划的能力。

系统需求

SPSS基础

其他系统要求因而异