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用SPSS建立ARIMA預測模型實例詳細教程
2016-12-10
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用SPSS建立ARIMA預測模型實例詳細教程

ARIMA模型是隨機性時間序列分析中的一大類分析方法的綜合，可以進行精度較高的短期預測，這里通過實例詳細介紹使用SPSS建立ARIMA模型的過程和結果解析。

SPSS任意版本，這里使用SPSS 22版

方法步驟：

首先搜集好需要建立ARIMA模型的數據，這里選擇上證指數1998年1月到2011年12的周度數據，數據如下：

  1. 進行ARIMA模型之前，要先觀察數據是否有季節成分，所以先做序列圖進行觀察。繪制序列圖方法如下，依次點擊“分析”，“預測”，“序列圖”，彈出序列圖窗口。


  2. 3、在序列圖窗口中，“變量”欄選擇“收盤”變量，“時間軸標簽”中選擇“日期”變量，然后確定，就得到數據的序列圖。

  3. 4、從圖中可以看出，序列沒有明顯的季節成分，但存在一個明顯的變化，因此沒有必要做季節分解。

  4. 5、此外，ARIMA模型要求序列是平穩序列，因此要對數據進行平穩性分析。下面做股票序列的自相關圖和偏自相關圖進行分析序列的平穩性。
  5. 6、在SPSS主窗口，依次點擊“分析”，“預測”，“自相關”，彈出自相關設置窗口。

  6. 7、在自相關設置窗口中，將“收盤”序列選入“變量”框，然后“輸出”項勾選“自相關”和“偏自相關”，然后確定，就得到自相關圖和偏自相關圖。

  7. 8、從圖中可以看出，序列的自相關圖（ACF）和偏自相關圖（PACF）都是拖尾的，說明序列是非平穩的。股票數據序列通常不是平穩序列，但一般一屆差分都是平穩的，因此可以通過差分做進一步分析。


    9、繪制股票序列差分序列圖，觀察其平穩性。在第3步的序列窗口中，勾選“差分”選項，即繪制差分序列的序列圖，這里使用1階差分。

  8. 10、由圖可以知道，差分序列基本均勻分布在0刻度線上下兩側，因此可以認為差分序列是平穩的。

  9. 11、然后再看差分序列的ACF和PACF圖，步驟如下，依次點擊“分析”，“預測”，“自相關”，在彈出的自相關窗口中選擇“差分”，然后確定，就能得到差分序列的ACF和PACF圖。

  10. 12、由圖可知，差分序列的ACF和PACF都是拖尾的，因此，可對原始序列（是原始序列?。┙RIMA(p,1,q)模型。

  11. 13、經過反復試驗，確定模型為ARIMA(1,1,1)，模型運行如下：依次點擊“分析”，“預測”，“創建模型”，彈出時間序列建模器。

  12. 14、在彈出的窗口，點擊確定。

  13.  在“變量”選項中，“因變量”選擇“收盤”，“自變量”選擇“日期”，方法選擇ARIMA，然后點擊“條件”，設置ARIMA的條件。

  14.  將模型的p,d,q都設置成1,1,1，然后繼續。

  15.  在“Statistics”中，按照圖上所示，“擬合變量”選擇“平穩的R方”，“R方”，“比較模擬”中選擇“擬合優度”，“個別模型統計中”選擇“參數估計”。

  16.  在“圖”選項中，選擇“序列”，“殘差自相關函數”，“殘差部分自相關函數”等選項，如下圖所示。

  17.  在“保存”選項中，全部勾選。（這一步可以不要）

  18.  所有設置完成后，點擊確定，模型結果就出來了。R的平方達到0.961，擬合程度很好，AR，MA的系數分別是0.787和0.664，顯著性水平都小于0.01，因此系數都顯著不為0.

  19.  再看殘差的ACF和PACF圖，可以看到都是平穩的，因此ARIMA(1,1,1)是合理的。

  20.  因此，ARIMA模型結果為：

  21.  最后進行擬合預測，可以看到擬合效果很好。

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