时间序列的平稳化处理方法.pdf

15.1.2 时间序列数据的平稳化处理打开相应的数据文件或者建立一个数据文件后，可以在 SPSS Statistics数据编辑器窗口中对时间序列数据进行平稳化1）在菜单栏中选择“转换 “|“ 创建时间序列 “命令，打开如图15-3 所示的 “创建时间序列“对话框2）选择变量 从源变量列表中选择需要进行平稳化处理的变量，然后单击按钮将选中的变量选入 “ 变量 ->新名称 “列表中进入 “ 变量 -> 新名称 “列表中的变量显示为“新变量名称 =平稳函数 (原变量名称顺序 )“ 3）进行相应的设置在“名称和函数 “ 中可以对平稳处理后生成的新变量重命名并选择平稳化处理的方法， 设置完毕后单击“更改 “ 按钮就完成了新变量的命名和平稳化处理方法的选择SPSS 提供了 8 种平稳处理的方法，各选项及其功能如表15-1 所示表 15-1 “ 函数 “下拉列表框中的选项及功能方法功能差值指对非季度数据进行差分处理其中，一阶差分即数据前一项减去后一项得到的值，因此一阶差分会损失第一个数据同理，n 阶差分会损失前n 个数据在“顺序”文本框中输入差分的阶数差分是时间序列非平稳数据平稳处理的最常用的方法，特别是在ARIMA模型中季节差分指对季节数据进行差分处理。

其中，一阶差分指该年份的第n 季度的数据与下一年份第n 季度的数据做差由于每年有四个季节，因此m阶差分就会损失m个数据中心移动平均指以当期值为中心取指定跨度内的均值，在“跨度”文本框中指定取均值的范围该方法比较适用于正态分布的数据先前移动平均指取当期值以前指定跨度内的均值，在“跨度”文本框中指定取均值的范围运行中位数指以当期值为中心取指定跨度内的中位数，在“跨度”文本框中指定取中位数的范围其中，该方法与中心移动平均方法可互为替代累计求和表示以原数据的累计求和值代替当期值滞后表示以原始数据滞后值代替当期值，在“顺序”文本框中指定滞后阶数提前表示以原始数据提前值代替当期值，在“顺序”文本框中指定提前阶数平滑表示对原数据进行T4253H方法的平滑处理该方法首先对原数据依次进行跨度为4、2、5、3 的中心移动平均处理，然后以Hanning 为权重再做移动平均处理，得到一个平滑时间序列设置完毕后，单击“确定 “按钮，就可以在SPSS Statistics数据视图和查看器窗口得到平稳处理的结果。