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SPSS中应用时间序列预测的步骤(模型与结果解读)

发布时间:2021/08/23

《SPSS中应用时间序列预测的步骤(定义时间与序列图)》一文中,我们已经完成了年份变量的创建,并通过绘制GDP的时间序列图,观察到CDP的量具有时间趋势性,可进行时间序列的模型分析。

接下来,我们继续应用IBM SPSS Statistics进行GDP时间序列模型的创建与分析。

一、时间序列模型

先来回顾一下GDP的时间序列图,可以看到,GDP的量随着时间的推移,呈现出低速-中速-高速的时间增长趋势。

图1:序列图
图1:序列图

根据以上增长趋势,构建时间序列模型。

如图2所示,依次单击SPSS的分析-时间序列预测-创建传统模型选项。

图2:创建传统模型
图2:创建传统模型

如图3所示,时间序列模型包含了变量、统计、图、输出过滤等选项。我们需根据模型所需设置相关的选项。

在变量设置中,可以看到,变量中出现了新生成的“Year”变量。将GDP设为因变量,Year设为自变量,构建GDP的时间序列模型。

在模型分析方法中,选择指数平滑法,该方法是一种加权移动平均法,是将当期观察值与前一期指数平滑值进行加权平均,既考虑了过去的数值,但又赋予逐渐减弱的权重,是常用的一种时间序列分析法。

图3:变量设置
图3:变量设置

设定指数平滑法后,单击其旁边的“条件”选项,选择模型的类型,为了更好地观察不同模型的效果,可依次勾选霍尔特线性趋势、布朗线性趋势与衰减趋势来得到不同的模拟结果。

图4:条件设置
图4:条件设置

在统计设置中,勾选以下数值:

1. 拟合测量:平稳R方与R方,检验模型的拟合优度

2. 用于比较模型的统计:拟合优度

3. 显示预测值,以得到GDP的预测数值

图5:统计设置
图5:统计设置

在图设置中,勾选每个图显示的内容中的“实测值”、“预测值”与“拟合值”,观察模型预测的效果。

图6:图设置
图6:图设置

最后,在选项设置中,选择“评估期结束后的第一个个案到指定日期之间的个案”,并在其日期设置中将预测的年份设为“2026”。

图7:选项设置
图7:选项设置

二、结果解读

完成以上设置后运算结果。

如图8所示,三个模型的“实测值”、“预测值”与“拟合值”曲线重合度高,说明模型拟合效果好。

图8:模型图

而根据三个模型的R方数值(均为0.996),也说明模型的拟合效果好,三个模型均可以用于预测分析。

图9:模型拟合优度
图9:模型拟合优度

根据以上三个模型,得到如图10所示的2020-2026年的GDP预测量。霍尔特与衰减趋势模型的预测值相近,而布朗预测值则较以上两者高一些,说明布朗模型对未来GDP的发展更为乐观。

我们可以根据经济趋势、国际环境(比如在新冠病毒的影响下),选择或保守或乐观的预测模型。

图10:预测值
图10:预测值

三、小结

综上所述,通过应用IBM SPSS Statistics的时间序列模型分析,并选择指数平滑法对GDP的量进行霍尔特线性趋势、布朗线性趋势与衰减趋势的模型分析。以上三个模型都呈现很好的拟合效果,但布朗模型的预测结果更为乐观。

作者:泽洋

标签:SPSS时间序列

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