時間序列簡單的說就是各時間點上形成的數值序列，通過觀察歷史數據的變化規律預測未來的值。在這里需要強調一點的是，時間序列分析并不是關于時間的回歸，它主要是研究自身的變化規律的。

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第一步：導入數據

路徑：【文件】--【打開】--【數據】--【更改文件類型，找到你的數據】--【打開】--【然后會蹦出下圖左中的篩選框，基本使用默認值就行，點確定】

數據中，第一列為融資年月時間（2000-01~2018-12），第二列為融資金額（已脫敏），一共228行數據。

既然是研究融資金額在各時間點上的變化規律，那么第一列的月份必須連續，因此部分月份會有缺失值存在。下面我們需要填補缺失值。

第二步：數據預處理

填補缺失值：

【轉換】--【替換缺失值】

【1：選擇存在缺失值的列名（金額）】--【2：點擊箭頭】--【3：重命名填補缺失值之后的列名】--【4：選擇填補缺失值的方法】--【5：部分填補方法需要設置鄰近點的跨度】--【6：所有方法設置好了之后，點擊更改（勿忘）】--【7：點擊確定】

? ? ? ? ?

共有7個缺失值被鄰近點的均值替換，填補之后的數據表為下圖右所示。

時間變量的定義：

?若需要按照月度（或年度）差分查看分布狀況的話，我們還需要對時間列進行轉換。

第三步：做圖觀察

【分析】--【預測】--【序列圖】

【變量（y軸，使用填補缺失值后的金額）】--【時間軸標簽（x軸）】--【待熟悉之后可以嘗試改變‘時間線’、‘格式’、‘轉換’里的參數，現在先使用默認值】--【確定】

輸出：大致可以看出，金額隨著時間的變化是有一定規律的。

第四步：創建時間序列

計算前后相鄰兩個數值之差

輸出：

?給‘金額_填補_之差’這一列作圖觀察數值的變化情況（操作步驟與第三步一樣）：

圖形輸出：

如果每個月金額的變化速度一致的話（即接近等差數列），那么‘金額_填補_之差’這一列的數值應該是比較平緩的！

季節差分

輸出：

?給‘金額_填補_季節性查分’這一列作圖觀察數值的變化情況（操作步驟與第三步的區別是，需要勾選【差分】和【季節性差分】如下圖所示）：

圖形輸出：

?第五步：自相關分析

通過自相關看金額變量在時間上是否存在序列依存性。

輸出結果：

自相關圖中，Sig 小于理論顯著性水平 0.01（或0.05） 即認為顯著，這些數據間是有自相關的。

第六步：創建模型

【分析】--【預測】--【創建模型】

輸出：

平穩的R方：決定系數，現有模型所能夠解釋的原變量的多少變異（較客觀）。

R方：原數據去掉季節趨勢，波動趨勢，周期趨勢之后的變異解釋度（偏高）。

RMSE：殘差均方。

MAPE：平均相對誤差。

MAXApe：最大的相對百分比誤差。

MAE：平均實測誤差。

MAXAE：最大的絕對誤差

H0未被拒絕。H0:當前的模型剩下來的這一塊是否被看成是白噪聲序列。

保存模型：【分析】--【預測】--【創建模型】

?對比預測值與實際值：

按照第三步的操作（區別是 y 軸不僅僅是填充后的金額第一列，還需要選上 以 pre，LCL，UCL為前綴的三列）進行對比：

第七步：預測

【分析】--【預測】--【創建模型】

輸出（圖表中藍色線為預測值），同時數據表中也會自動保存具體的預測值：

使用的時候導出就好，（左上角：【文件】--【另存為】)

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總結

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