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2017-01-10 发布于北京
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[项目二时间序列分析项目要求

项目时间序列基本分析（一）一、实验目的掌握使用SPSS统计分析软件对实际的时间序列基本分析。二、实验内容时间序列的逐期、累计增长量计算；时间序列的定基、环比发展速度计算；最小平方法和移动平均法计算动态数列长期趋势。三、实验要求数据：1995年-2014年某市名义GDP数据（数据来源：国家统计局网站，亿元）计算GDP的环比发展速度和定基发展速度；环比发展速度=　　　定基发展速度＝具体见下图计算GDP的逐期增长量和累计增长量；采用移动平均法分别计算GDP跨距3年和跨距4年的移动平均值；GDP跨距3年创建序列序列名非缺失值的个案数有效个案数创建函数第一个最后一个1GDP跨距3年21918MA(某市GDP,3,3)GDP跨距４年创建序列序列名非缺失值的个案数有效个案数创建函数第一个最后一个1GDP跨距４年31816MA(某市GDP,4,4)时间某市ＧＤＰGDP跨距３年GDP跨距４4319962957.552965.2619973438.793399.143385.3819983801.093809.543823.2419994188.734253.664271.3620004771.174723.344735.2720015210.125240.775290.9520025741.035881.796016.8420036694.236836.036934.2520048072.838004.917974.8220059247.669116.189002.25200610028.069967.469899.81200710626.6610658.5310688.22200811320.8611418.1611487.72200912306.9612330.8612366.62201013364.7613330.9613326.73201114321.1614331.0414279.61201215307.1915190.6715149.37201315943.6615979.00201416686.16采用最小平方法配合GDP直线趋势方程。时间因素取原始年度、自动编码t、和简便法时间t1进行计算分析，并比较三种不同方法的区别。时间因素取原始年度：输入／移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1时间a.输入a. 已输入所有请求的变量。b. 因变量: 某市GDP模型汇总b模型RR 方调整 R 方标准估计的误差1.992a.984.984605.36789a. 预测变量: (常量), 时间。b. 因变量: 某市GDP系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-1577044153-33.514.000时间791.15523.475.99233.702.000a. 因变量: 某市GDP自动编码t：输入／移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1时间a.输入a. 已输入所有请求的变量。b. 因变量: 某市GDP模型汇总b模型RR 方调整 R 方标准估计的误差1.992a.984.984605.36789a. 预测变量: (常量), 时间。b. 因变量: 某市GDP系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-1577044153-33.514.000时间791.15523.475.99233.702.000a. 因变量: 某市GDP简便法时间t1：输入／移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1时间a.输入a. 已输入所有请求的变量。b. 因变量: 某市GDP模型汇总b模型RR 方调整 R 方标准估计的误差1.992a.984.984605.36789a. 预测变量: (常量), 时间。b. 因变量: 某市GDP系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-1577044153-33.514.000时间791.15523.475.99233.702.000a. 因变量: 某市GDP项目时间数列分析（二）一、实验目的在掌握动态数列基本知识基础上，进一步掌握如何运用SPSS统计分析软件进行实际数据的分析。二、实验内容时间数列的季节变动测定。三、实验要求数据：某商场2000年至2011年季度的糖果销售量如下表：某商场糖果销售季度资料年份（year）季节(quarter)销售量(sales)(Kg)200013017.60200023043.54200032094.35200042809.84200113274.80200123163.28200132114.31200143024.57200213327.48200223493.48200232439.93200243490.792003136