spss时间序列指数平滑

第五章 时间序列的指数平滑预测法

[习题]

一、 单项选择题

1. 当数据的随机因素较大时，选用的N因该（ ）。

A 较大 B 较小 C.随机选择 D.等于n

2. 当数据的随机因素较小时，选用的N因该（ ）。

A 较大 B. .随机选择 C.较小 D.等于n

3. 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数（ ） A. 至少有5个 B. 必须一开始就明确规定 C 有多少个都可以 D至少有3个

4 温特线性和季节性指数平滑包括的平滑参数个数是（ ） Ａ１个 Ｂ ２个 Ｃ ３个 Ｄ ４个

５ 布朗单一参数线性指数平滑法包括的平滑参数个数是（ ） Ａ１个 Ｂ２个 Ｃ３个 Ｄ４个 ６ 序列有季节性时，应选用的预测法是（ ） Ａ 霍尔特双参数线性指数平滑法 Ｂ 布朗单一参数线性指数平滑法 Ｃ 温特线形和季节性指数平滑法 Ｄ 布朗二次多项式指数平滑法

７ 温特线形和季节性指数平滑法中，通常确定α、β和γ

实验3：时间序列平滑预测

3.1实验目的

1、了解移动平均法和指数平滑法的基本概念，基本原理；

2、掌握一次移动平均法，二次移动平均法，单指数平滑，双指数平滑和霍尔特指数平滑法预测模型形式，适用条件及内在机理；

3、掌握利用Excel软件实现一次移动平均法，二次移动平均法操作步骤； 4、掌握利用Eviews软件实现单指数平滑，双指数平滑和霍尔特指数平滑法预测的操作流程。

3.2实验原理

3.2.1移动平均法

移动平均法是根据一段时间序列的样本资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，来预测序列趋势的一种平滑方法。它是最简单的自适应预测模型，主要包括一次移动平均和二次移动平均两种方法。

（一）一次移动平均法

一次移动平均法又称简单移动平均法，它是根据序列特征，计算一定项数的算术平均数作为序列下一期的预测值，这种方法随着时间的推移逐渐纳入新的数据同时去掉历史数据。

（1）计算公式：设时间序列为：x1,x2,?,xt一次移动平均的计算公式为：

1St?(xt?xt?1???xt?n?1)

n式中：St为第t期移动平均数；n为移动平均的项数。公式表明时间t每向前移动一个时期，一次移动平均便增加一个新近数据，去掉一个远期数据，得到

《统计软件实验报告》

SPSS软件的上机实践应用

时间序列分析

数学与统计学学院

一、 实验内容：

时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。

本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。但人口经济的理

论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。

我们已辽宁省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。

二、 实验目的：

1. 准确理解时间序列分析的方法原理 2. 学会实用SPSS建立时间序列变量

3. 学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。 4. 掌握时间序列模型的平稳化方法。 5. 掌握时间序列模型的定阶方法。

6. 学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。 7. 培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能

第四节 指数平滑法

指数平滑法是在移动平均法基础上发展而来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型，对现象的未来进行预测。它既可用于市场趋势变动预测，也可用于市场季节变动预测。在市场趋势变动预测中，根据平滑次数不同，指数平滑法又可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法。

一、 一次指数平滑法

一次指数平滑法，是指根据本期观察和上期一次指数平滑值，计算其加权平均值，并将其作为下期预测值的方法。它仅适用于各期数据大体呈水平趋势变动的时间序列的分析预测，并且仅能向下作一期预测。 (一) 平滑公式和预测模型

设时间序列各期观察值为Y1、Y2，…，Yn,则一次指数平滑公式为

St(1)??Yt?(1-?)St-1 (7-16)

(1)式中：S(1)为第t期的一次指数平滑值；α为平滑系数，且0＜α＜1；Yt为第t期的观察值。 t?，即 将第t期的一次指数平滑值St作为第t+1期的预测值Yt?1(1)??S(1) (7-17) Yt?1t为进一步说明指数平滑法的实质，现将(7-16)式展开。 由

第四节 指数平滑法

指数平滑法是在移动平均法基础上发展而来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型，对现象的未来进行预测。它既可用于市场趋势变动预测，也可用于市场季节变动预测。在市场趋势变动预测中，根据平滑次数不同，指数平滑法又可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法。

一、 一次指数平滑法

一次指数平滑法，是指根据本期观察和上期一次指数平滑值，计算其加权平均值，并将其作为下期预测值的方法。它仅适用于各期数据大体呈水平趋势变动的时间序列的分析预测，并且仅能向下作一期预测。 (一) 平滑公式和预测模型

设时间序列各期观察值为Y1、Y2，…，Yn,则一次指数平滑公式为

St(1)??Yt?(1-?)St-1 (7-16)

(1)式中：S(1)为第t期的一次指数平滑值；α为平滑系数，且0＜α＜1；Yt为第t期的观察值。 t?，即 将第t期的一次指数平滑值St作为第t+1期的预测值Yt?1(1)??S(1) (7-17) Yt?1t为进一步说明指数平滑法的实质，现将(7-16)式展开。 由

运用SAS软件系统中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对我国上海证券交易所的上证综合指数作了预测分析,得到了较高的预测精度,为预测股票市场的整体走势提供了一种方便实用的方法。

维普资讯

第 l 7卷第 5期 20 o 2年 l 0月

平顶山师专学报J u a o ig ig h n Tec esC l g o r l fP n dn s a a h r ol e n e

v0 . 7 NO 5 11 . Oc . 0 2 t2 0

运用时间序列对上证综合指数进行预测分析王成震，李波2( .东南大学上海梅山集团公司培训中心，苏南京 2 0 0; . 1江 1 0 0 2平顶山师专，南平顶山河[摘[关键

4 70 ) 6 0 2

要]运用 S S软件系统中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对我国上海证券交易所的 A词]指数；软件；时间序列；预测[文献标识码] A[文章编号]0 8 2 12 0 )5—0 2 10—5 1 (0 2 0 0 0—0 3

上证综合指数作了预测分析，到了较高的预测精度，预测股票市场的整体走势提供了一种方便实用的方法 .得为

【中图分类号] TP 9;8 0 9 31F 3 .11前言

我国的证券交易尽管起步较晚，但经过

第二章 经济时间序列的 季节调整、分解与平滑本章主要介绍经济时间序列的分解和平滑方 法。时间序列分解方法包括季节调整和趋势分解， 指数平滑是目前比较常用的时间序列平滑方法。

一、经济时间序列的分解经济指标的月度或季度时间序列包含4种变动要素：长期 趋势要素T、循环要素C、季节变动要素S 和不规则要素I。 长期趋势要素 (T ): 代表经济时间序列长期的趋势特性。 循环要素 (C ): 是以数年为周期的一种周期性变动。 季节要素 (S ): 是每年重复出现的循环变动，以12个月或4 个季度为周期的周期性影响，由温度、降雨、每年中的假期和 政策等因素引起。季节要素和循环要素的区别在于季节变动是 固定间距(如季或月)中的自我循环，而循环要素是从一个周 期变动到另一个周期，间距比较长且不固定的一种周期性波动。 不规则要素 (I ): 又称随机因子、残余变动或噪声，其变动 无规则可循，这类因素是由偶然发生的事件引起的，如罢工、 意外事故、地震、水灾、恶劣气候、战争、法令更改和预测误 差等。2

4991.50

4204.20单位：亿元

单位：亿元

3871.49

3304.66

2751.49

2405.12

1631.48

1505.59

511.47 1981

606.05

我国利率和股价指数关系的时间序列分析

摘 要：我国目前存在严重的流动性过剩，但这也对资本市场的发展提供有利的条件，2007年我国股票市场一路猛涨。央行通过加息的紧缩性货币政策来控制流动性过剩，这些对股票市场都会产生重要的影响。本文分别对长短期存贷款利率与股价指数的关系采用时间序列的分析方法进行了一定的研究, 实证结果表明只有活期存款和短期定期存款对股价指数有反向变动的因果关系。

关键词 利率 股价指数 ADF 检验 格兰杰因果检验 协整检验

一、数据的选择

以上证综合指数来代表我国的股价指数, 利率选取我国金融机构活期存款 利率、半年期定期存款利率、一年期定期存款利率, 半年期贷款利率和一年期贷款利率。样本区间为 1991 年 4 月～ 2007 年 3月。因为我国还没有完全实行利率的市场化, 存贷款利率对市场变化的反应不太灵敏, 不能反映短期内资金的波动, 因此我们选取月度数据, 同时以上证综合指数每月收盘价作为该指数在该月的样本点。设P表示上证综合指数序列,DDIR表示活期存款利率, TDIR6表示半年期定期存款利率, TDIR12表示一年期定期存款利率, LIR6 表示半年期贷款利率,LIR12 表示一年期贷款利率。以

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第二章 经济时间序列的 季节调整、分解与平滑本章主要介绍经济时间序列的分解和平滑方 法。时间序列分解方法包括季节调整和趋势分解， 时间序列分解方法包括季节调整和趋势分解， 指数平滑是目前比较常用的时间序列平滑方法。 指数平滑是目前比较常用的时间序列平滑方法。

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经济时间序列的分解经济指标的月度或季度时间序列包含4种变动要 经济指标的月度或季度时间序列包含 种变动要 素： 长期趋势要素T 长期趋势要素 循环要素C 循环要素 季节变动要素S 季节变动要素 不规则要素I 不规则要素2

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4204.20单位 ： 亿元

单位： 单位 ：亿元

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511.47 1981

606.051983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997

1981 1983

1985 1987

1989 1991

1993 1995 1997

图1 我国工业总产值的时间序列 Y 图形1.16

图2 工业总产值的趋势·循环要素 TC 图形 工业总产值的趋势·1.11

1.06

1.06

0.96 0.86

1.00 0.95

0.76 1981

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第二章 经济时间序列的 季节调整、分解与平滑本章主要介绍经济时间序列的分解和平滑方 法。时间序列分解方法包括季节调整和趋势分解， 时间序列分解方法包括季节调整和趋势分解， 指数平滑是目前比较常用的时间序列平滑方法。 指数平滑是目前比较常用的时间序列平滑方法。

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经济时间序列的分解经济指标的月度或季度时间序列包含4种变动要 经济指标的月度或季度时间序列包含 种变动要 素： 长期趋势要素T 长期趋势要素 循环要素C 循环要素 季节变动要素S 季节变动要素 不规则要素I 不规则要素2

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4204.20单位 ： 亿元

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606.051983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997

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1993 1995 1997

图1 我国工业总产值的时间序列 Y 图形1.16

图2 工业总产值的趋势·循环要素 TC 图形 工业总产值的趋势·1.11

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