实验5时间序列分析解析.docx
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实验5时间序列分析解析
实验五时间序列分析
【实验项目】419023003-05
【实验目的与要求】
1、掌握利用Excel和SPSS软件进行移动平均、滑动平均的基本方法
2、掌握利用Excel和SPSS软件进行自相关分析和自回归分析的基本方法
【实验内容】
1、移动平均法
2、滑动平均法
3、自相关分析
4、自回归分析
【实验步骤】
时间序列,也叫时间数列或动态数列,是要素(变量)的数拯按照时间顺序变动排列而形成的一种数列,它反映了要素(变虽:
)随时间而变化的发展过程。
常规时间序列分析方法包括移动平均法、滑动平均法、指数平滑法、自回归分析方法。
本实验以教材P75表331“某地区1990-2004年粮食产量”说明应用Excel和SPSS软件进行移动平均、滑动平均、指数平滑和自回归分析的基本方法。
在实验之前需要将表3.3」录入到Excel里(表5.1)o
表5」某地区1990-2004年粮食产量
A
B
1
年份
根食产壘u104t
2
1990
3149.44
3
1991
3303.66
4
1992
3010.30
5
1993
3109.61
6
L994
3639.21
7
1995
3253.80
8
1996
3466.50
9
1997
3S39.90
10
1998
3894.66
11
1999
4009.61
12
2000
4253.25
13
2001
4101.50
14
2002
4119.88
15
2003
425S.65
16
2004
4401.79
一、移动平均法
(-)应用Excel进行移动平均计算在“数据分析”里可以直接进行计算
操作步骤
1、打开表5」。
2、【工具】一【数据分析】一【移动平均】,在弹出的“移动平均”对话框中,分别作
如图5」和图5.2的设置:
图5.1“移动平均”对话框(三点移动)
图5.2“移动平均”对话框(五点移动)
3、在原数据表格的C1和D1单元格分別输入“三点移动平均”和“五点移动平均”(图53),得到“三点移动平均”和“五点移动平均"计算结果(注意和教材中的结果进行比较)。
A
B
C
D
1
年份
根食产ty/104t
三点移动平均
五点移动平均
2
1990
3149.44
3
1991
3303.66
4
1992
3010.30
'3154.47
5
1993
3109.61
3141.19
6
1994
3639.21
3253.04
r3242.44
7
1995
3253.80
'3334.21
3263.32
8
1996
3466.50
'3453.17
3295.88
9
1997
3839.90
3520.07
3461.80
10
1998
3894.66
3733.69
3618.81
11
1999
4009.61
3914.72
3692.89
12
2000
4253.25
4052.51
3892.78
13
2001
4101.50
4121.45
4019.78
14
2002
4119.88
4158.21
4075.78
15
2003
4258.65
4160.01
4148.58
16
2004
4401.79
4260.11
4227.01
(二)应用SPSS进行移动平均计算
操作步骤
1、启动SPSS,打开表5.1。
2、【转换】一【创建时间序列】,在弹出的“创建时间序列”对话框中,“函数”选项列举了创建新变量的方法,苴中“先前移动平均”即为通常所说的“移动平均",“中心移动平均则为•'滑动平均S
图5.4“创建时间序列”对话框“函数”选项
3、在“创建时间序列”对话框“函数”选项中选择“先前移动平均”,在"跨度”方框中填写“3”,然后将“粮食产疑”通过箭头输入到右边的"变量:
新名称”中,再在'‘爼称”方框中改成“粮食产捲三点移动”,点击“更改”按钮。
再在“跨度”方框中填写“5S然后将“粮食产量”通过箭头输入到右边的“变量:
新爼称”中,再在“名称”方框中改成“粮食产量五点移动”,点击“更改”按钮。
单击“确定”。
图5.5“创建时间序列”对话框中的设置
5、在数据视图中自动得到“三点移动平均”和“五点移动平均”的结果(图5.6)。
(比
••
我图5.3费图5.6结果的举异,.思考在空怛中要得到与图乂相同旳结果,.该如何进僦算?
)
•••
年份
根食产Syi04t
報錢产呈三点移动平均
報食产昼五点移动平均
1
1990
314S.44
■
••
2
1991
33G3.56
-
-
3
1992
3010.30
■
•.
4
1993
3109.61
3164.47
-
5
1994
363921
314119
6
1995
3253.80
3253.04
3242.44
7
1996
3466.50
3334.21
3263.32
8
1997
3839.90
3453.17
3295.88
9
1998
3894.66
3520.07
3461.80
10
1999
400951
3733.69
361881
11
2000
425325
391472
369289
12
2001
4101.50
4052.51
3892.78
13
2002
4119.88
4121.45
4019.78
14
2003
4258.65
4168.21
4075.78
15
2004
440179
416001
414858
图5.6“三点移动平均”和“五点移动平均”结果
2.滑动平均法
(-)应用Excel进行滑动平均计算操作步骤
1、打开表5.1。
2、在C2中输入三点滑动平均计算公式如图5.7所示,点击“确左S然后用鼠标左键拖动C2右下角的黑色方块直到C15释放,得到三点滑动平均结果。
同理得到五点滑动平均
结果(图5.8)。
AVERAGE
-X7A二AVERAGE(B2:
B4)
A
B
C
D
E
F
G
H
1
年份
三点涓动平均
五点洛动平均
2
1990
3149.44
3
1991
3303.66KCE(E2:
E4)
4
1002
1CQQ
3010.30
♦!
1A/
□
6
1994
3639.21
1函数多数
■
■
7
1995
3253.80
8
1996
3466.50
Nunlar1
E2:
B4|
去.二{314944:
330366
9
1997
3839.90
Hunt)er2
10
1998
3894.66
11
1599
4009.61
=3154.466861
12
2000
4253.25
鬼回且笏劉旳旦不:
十毘阳;笏热口]门是劉阳舷包宫叙股旳药祁.致曲毗51用
13
2001
4101.50
Munberl:
awriberl,rvonber2,..
.用干计算平均佰的1刮30个数佰参数
H
2002
4110.8$
15
2003
4258.65
16
2004
4401.79
计率5果
=3154.46B667
IT
18
百共读也滋的帮助00
A
B
C
D
1
年份
根食产sy/104t
三点滑动平均
五点滑动平均
2
1990
3149.44
3
1991
3303.66
F3154.47
4
1992
3010.30
r3141.19
F3242.44
5
1993
3109.61
3253.04
3263.32
6
1994
3639.21
r3334.21
F3295.88
7
1995
3253.80
F3453.17
F3461.80
8
1996
3466.50
F3520.07
r3618.81
9
1997
3839.90
3733.69
3692.89
10
1998
3894.66
r3914.72
r3892.78
11
1999
4009.61
r4052.51
r4019.78
12
2000
4253.25
F4121.45
F4075.78
13
2001
4101.50
r4158.21
r4148.58
14
2002
4119.88
4160.01
F4227.01
15
2003
4258.65
r4260.11
16
2004
4401.79
图5.8三点滑动平均和五点滑动平均汁算结果
(二)应用SPSS进行滑动平均计算
操作步骤
1、启动SPSS,打开表5.1。
2、【转换】一【创建时间序列】,在弹岀的'‘创建时间序列”对话框“函数”选项中选择“中心移动平均”,在“跨度”方框中填写“3”,然后将“粮食产量”通过箭头输入到右边的“变量:
新划称”中,再在"名称”方框中改成'‘粮食产量三点滑动”,点击“更改”按钮。
再在“跨度”方框中填写“5”,然后将“粮食产量”通过箭头输入到右边的“变量:
新名称”中,再在“爼称”方框中改成“粮食产量五点滑动”,点击“更改”按钮。
单击“确定”。
图5.9"创建时间序列”对话框中的设宜
3、在数据视图中自动得到“三点移动平均”和“五点移动平均”的结果(图5.10)
L_
年份
瑕登产
槁負产呈三点•莎叭均
琨負产呈去点移动平均
粮竇产虽三虑滑或平均琨登产呈迸点讯动平均
1
1990
3149.44
2
1991
3303.66
■
3164.47.
3
1992
301030
314119
324244
4
1993
3109.61
3154.47
■
3253.04
3263.32
5
1994
363921
314119
333421
329688
6
1995
32S380
326304
324244
346317
346180
7
1996
3466.50
3334.21
3263.32
3520.07
3618.81
8
1997
383990
346317
329688
373369
369289
9
1998
389466
352007
346180
391472
389278
10
1999
4009.61
3733.69
3618.81
4052.51
4019.78
卅
2000
425325
391472
369289
412145
407578
12
2001
4101.50
4052.51
3892.7B
4158.21
4148.58
13
2002
4119.88
4121.46
401978
4160.01
4227.01
14
2003
425865
416821
407578
426011
15
2004
4401.79
4160.01
4148.58
・;-I
图5.10“三点滑动平均”和“五点滑动平均”结果
3.自相关分析
自相关分析是建立自回归模型的基础。
(一)应用Excel进行自相关分析
操作步骤
1、打开表5.1。
2、在C1-H1分别输入如图5.11所示的文字,将B2-B16复制到C2-C16和F2・F16,B2・B15复制到D3-D16,B2-B14复制到E4-E16,B3-B16复制到G2-G15,B4-B16复制到H2-H14
(图5.11)o
A
B
C
D
E
F
G
H
1
年份
根食产壘v104t
yt
比
3応
yt
32
"2
2
1990
3149.44
3149.44
3149.44
3303.66
3010.30
3
1991
3303.66
3303.66
3149.44
3303.66
3010.30
3109.61
4
1992
3010.30
3010.30
3303.66
3149.44
3010.30
3109.61
3639.21
5
1993
3109.61
3109.61
301030
3303.66
3109.61
3639.21
3253.80
6
1994
3639.21
3639.21
3109.61
3010.30
3639.21
3253.80
3466.50
7
1995
3253.80
3253.80
3639.21
3109.61
3253.80
3466.50
3839.90
8
1996
3466.50
3466.50
3253.80
3639.21
3466.50
3839.90
3894.66
9
1997
3839.90
3839.90
3466.50
3253.80
3839.90
3894.66
4009.61
1P.
1998
3894.66
3894.66
3839.90
3466.50
3894.66
4009.61
4253.25
11
1999
4009.61
4009.61
3894.66
3839.90
4009.61
4253.25
4101.50
12
2000
4253.25
4253.25
4009.61
3SO4.66
4253.25
4101.50
4110.SS
13
2001
4101.50
4101.50
4253.25
4009.61
4101.50
4119.8S
4258.65
14
2002
4119.SS
4119.8S
4101.50
4253.25
4119.88
4258.65
4401.79
15
2003
4258.65
4258.65
4119.8S
4101.50
4258.65
4401.79
16
2004
4401.79
4401.79
4258.65
4119.S8
4401.79
图5.11创建时间序列分析所用的数据
3、【工具】一【数据分析】一【相关系数】,在"相关系数”对话框中进行如图5.12和图5.13的设亂分别点击“确定”,得到该时间序列的一阶和二阶自相关系数(图5.14)。
从图5.14可以看出粮食产量与滞后一期、提前一期的一阶和二阶自相关系数是相等的,但要注意的是进行自回归分析时需要用到的是滞后数据,即用已有的时间序列数据对未来时期的变量进行预测计算。
图5.12粮食产量与滞后一期和两期粮食产咼自相关系数讣算
图5.13粮食产捲与提前一期和两期粮食产量自相关系数汁算
yt
yt~l
vt~2
yt—j
yt-l/
0.860265
\1
yt-2\
sp.80626^
A836099
1
—i
yt
yt+1
Vt+2
yt—1
—
yt+i(
0.860265
\1
yt+2\
J).80626Z
Z.846843
1
图5.14—阶和二阶自相关系数计算结果
4、自相关系数显著性检验(参考教材P78,此处略)。
(二)应用SPSS进行自相关分析
操作步骤
k启动SPSS,打开表5.1。
2、【转换】一【创建时间序列】,在弹岀的"创建时间序列”对话框“函数”选项中选择“滞后”,在“顺序”方框中填写“1”,然后将“粮食产量”通过箭头输入到右边的“变量:
新划称”中,再在“划称”方框中改成'‘粮食产量yt减1”,点击“更改”按钮。
再在“顺序”方框中填写“2”,然后将“粮食产量”通过箭头输入到右边的“变量:
新爼称”中,再在“名称”方框中改成“粮食产量屮减2S点击“更改”按钮。
在“创建时间序列”对话框“函数”选项中选择“提前在“顺序''方框中填写“1S然后将“粮食产量”通过箭头输入到右边的"变量:
新名称”中,再在“爼称”方框中改成“粮食产量yt加1”,点击“更改”按钮。
在"顺序”方框中填写“2”,然后将“粮食产量”通过箭头输入到右边的"变量:
新冬称”中,再在“名称”方框中改成“粮食产量yt加2”,点击“更改”按钮。
单击“确定”(图5.15)o
图5.15“创建时间序列”对话框
粧食产鱼,1041
粮負产
粮負产怎・,磁2
粮負争咖
粮食円刑2
1
1990
314944
330366
301030
2
1991
3303.66
3149.44
3010.30
3109.61
3
1992
3010.30
3303.66
3149.44
3109.61
3639.21
4
1993
310961
301030
330366
363921
325380
5
1994
3639.21
3109.61
3010.30
3253.80
3466.50
6
1995
3253.80
3639.21
3109.61
3466.60
3839.90
7
1996
346650
325380
363921
383990
389466
8
1997
3839.90
3466.S0
3253.80
3894.66
4009.61
9
1998
3894.66
3839.90
3466.60
4009.61
4253.26
10
1999
4009.61
389466
383990
425325
410150
11
2000
4253.25
4009.61
3894.66
4101.50
4119.88
12
2001
4101.60
4253.26
4009.61
4119.88
4258.66
13
2002
411988
410160
425325
425865
440179
14
2003
4258.65
4119.88
4101.50
4401.79
■
15
2004
4401.79
4258.66
4119.88
■
-
图5.16创建的用于时间序列分析的数据
4、【分析】一【相关】一【双变量…】,在“双变量相关”对话框中进行如图5.17的设置,点击“确定”。
图5」7粮食产量与滞后一期、二期自相关系数计算
5、在输出窗口中得到粮食产量与滞后一期、二期粮食产量的一阶、二阶自相关系数(表
5.2)6从表5.2中可知,粮食产量的一阶、二阶自相关系数分别是0.860和0.806,在0.01水平上显著相关。
表5.2相矢性
粮食产Sy/1041
LAGS(粮食产量
yl04tJ)
LAGS(粮食产量
ylO4t,2)
粮食产虽y/l04t
Pearson相矢性
1
.860“
.806“
显著性(双侧)
.000
・001
N
15
14
13
LAGS(粮食产虽y1041,1)
Pearson相矢性
.860“
1
.836“
显著性(双侧)
.000
.000
N
14
14
13
LAGS(粮食产fiyl04tJ)
Pearson相矢性
.806“
.836”
1
显著性(双侧)
.001
.000
N
13
13
13
♦*.衽・01水平(双侧)上显著相矢。
6、同理可以求得粮食产量与提前一期、二期粮食产虽:
的一阶、二阶自相关系数,且与滞后一阶、二阶自相关系数相等(过程略)。
四、自回归分析
(-)应用Excel进行自回归分析
操作步骤
K打开图5.11所示的表格。
2、【工具】一【数据分析】一【回归】,在''回归”对话框中进行如图5.18的设置(注意Y值和X值输入区域的设置),点击“确左S得到自回归结果(图5.19)。
图5.18“回归”对话框设置
J
K
L
M
0
P
Q
R
SUOARYOUTPUT
回归统计
MultipleR
0.865562
RSquare
0.749198
AdjustedRSque0.699038
标准误差
253.4472
观测值
13
方差分析
df
SS
MS
FmificanccF
21918849959424.714.936060.000992
10642354.664235.46
122561204
□
囲世误•差
tStat
F-valueLover95%Uuner95%下限95.彷上限95.0?
Intercept
312.T693
科2・9091
0.486491
0.637105-1119.72
174:
5.26-1119.T2
1745.26
XVariable1
0.599756
(X301639
1.988193
0.074845-0.07238
1.2T1893-0.07238
1.271893
306683
1.130537
0.284636-0.33662
1.030048-0.33662
1.030048
图5.19自回归分
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