SPSS時間序列模型ARIMA,專家建模為什么輸出的預(yù)測結(jié)果全部一樣？通常只預(yù)測一個值，后面的模型是一條直線。時間序列只適用于短期預(yù)測主成分分析是提出多個指標的幾個典型主成分，其中回歸方法用于主成分得

SPSS時間序列模型ARIMA,專家建模為什么輸出的預(yù)測結(jié)果全部一樣？

通常只預(yù)測一個值，后面的模型是一條直線。時間序列只適用于短期預(yù)測

主成分分析是提出多個指標的幾個典型主成分，其中回歸方法用于主成分得分的計算ARIMA模型的基本思想是將預(yù)測對象隨時間推移形成的數(shù)據(jù)序列看作一個隨機序列，并用一定的數(shù)學(xué)模型來近似描述該序列。

一旦確定，該模型可以根據(jù)時間序列的過去值和現(xiàn)在值預(yù)測未來值?，F(xiàn)代統(tǒng)計方法和計量經(jīng)濟模型在一定程度上可以幫助企業(yè)預(yù)測未來。ARIMA模型是以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，所以收集的歷史數(shù)據(jù)越多，模型就越精確。月儲蓄數(shù)據(jù)可視為隨時間推移而形成的隨機時間序列。通過對儲蓄值在時間序列中的隨機性、平穩(wěn)性和季節(jié)性的分析，用數(shù)學(xué)模型來描述這些單月儲蓄值之間的相關(guān)性或依賴性，從而利用過去和現(xiàn)在的儲蓄值信息來預(yù)測未來的儲蓄目的。