spss怎麼導入股票數據

Ⅰ 請問下怎麼用SPSS建立ARIMA模型預測某個地區未來幾年的GDP發展速度

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。
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。
在自相關設置窗口中，將「收盤」序列選入「變數」框，然後「輸出」項勾選「自相關」和「偏自相關」，然後確定，就得到自相關圖岩神和偏自相關圖。
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。
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。
繪制差分序列圖，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。然後再看差分序列的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」，然段亮後確定，就能握棗寬得到差分序列的ACF和PACF圖。
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！）建立ARIMA(p,1,q)模型。

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。

Ⅱ SPSS-數據分析之時間序列分析

當數據與時間息息相關，常具有周期性的變化規律，此時，時間序列分析是一個很好的發現分析及預測其發展變化的統計方法，接下來簡要分享統計分析軟體SPSS中時間序列分析的操作。

問：什麼是時間序列？

答：時間序列是時間間隔不變的情況下收集的不同時間點數據集合。

問：那時間序列分析又是什麼？

答：時間序列分析是通過研究歷史數據的發展變化規律來預測事物的未來發展的統計學方法。公司營業額、銷售額，人口數量，股票等方面的變化預測皆可通過此統計方法。

SPSS中的操作

首先，對數據進行 預處理：

1.查看數據是否有缺失，若有，不便後續處理，則需進行替換缺失值。

轉換→替換缺失值→選擇新變數→輸入新變數名稱、選擇替換缺失值方法。

2.定義日期

數據→定義日期和時間

3.平穩性檢驗（平穩性指的是期望不變，方差恆定，協方差不隨時間改變）

檢驗方法：時序圖檢驗、自相關圖檢驗等。可通過創建時間序列實現數據的平穩化

轉換→創建時間序列

結果（例：運行中位數——跨度為1，則等於原數據）

數據預處理後對數據進行分析研究——序列圖、譜分析、自相關等。

1.序列圖：分析→時間序列預測→序列圖→根據需要選擇變數、時間軸標簽等。

結果（例）：可觀察數據的大致波動情況。

2.譜分析：分析→時間序列預測→譜分析→根據需要選擇變數、圖表。

結果（例）

對於周期變化的數據，主要用於偵測系統隱含的周期或者節律行為；

對於非周期的數據，主要用於揭示系統演化過程的自相關特徵。

3.自相關：分析→時間序列預測→自相關→選擇變數及其他。

結果：

解讀：直條高低代表自相關系數的大小，橫軸1-16代表自相關的階數，上下線之間是不具有統計學意義的，偏自相關是去除自相關系數的關聯性傳遞性之後，用偏自相關系數考察剩餘的相關性是否還存在。

關於SPSS時間序列分析的簡要介紹就結束啦！

END

文 | FM

Ⅲ 請問SPSS軟體在股票和期貨等金融領域的應用

可以用到的是線性回歸分析，以及一些簡單的數據統計

Ⅳ spss簡單線性回歸分析 需要多少組數據

沒有具體數據要求，一般來說，數據越多越好。

通過線性回歸演算法，我們可能會得到很多的線性回歸模型，但是不同的模型對於數據的擬合或者是描述能力是不一樣的。我們的目的最終是需要找到一個能夠最精確地描述數據之間關系的線性回歸模型。這是就需要用到代價函數。

代價函數就是用來描述線性回歸模型與正式數據之前的差異。如果完全沒有差異，則說明此線性回歸模型完全描述數據之前的關系。

一條趨勢線代表著時間序列數據的長期走勢。它告訴我們一組特定數據（如GDP、石油價格和股票價格）是否在一段時期內增長或下降。雖然我們可以用肉眼觀察數據點在坐標系的位置大體畫出趨勢線，更恰當的方法是利用線性回歸計算出趨勢線的位置和斜率。

Ⅳ 用spss分析股票，如何把一隻股票前n個交易日的開盤價和收盤價導入spss

有兩種方法：

（1）把數據存成文檔文件，然後用spss的文本向導打開。

具體操作如下圖：

Ⅵ spss股票分析准嗎

spss能對股票走勢進行分析，准確度因人而異。
Arima模型是隨機性時間序列分析的一大類分析方法的綜合，可以進行精度較高的短期預測，但僅僅就是進行數據分析來預測股票走勢也是片面的，需要多方面做考慮。