spss怎么导入股票数据

Ⅰ 请问下怎么用SPSS建立ARIMA模型预测某个地区未来几年的GDP发展速度

ARIMA模型要求序列是平稳序列，因此要对数据进行平稳性分析。下面做股票序列的自相关图和偏自相关图进行分析序列的平稳性。
在SPSS主窗口，依次点击“分析”，“预测”，“自相关”，弹出自相关设置窗口。
在自相关设置窗口中，将“收盘”序列选入“变量”框，然后“输出”项勾选“自相关”和“偏自相关”，然后确定，就得到自相关图岩神和偏自相关图。
从图中可以看出，序列的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）都是拖尾的，说明序列是非平稳的。
一般一届差分都是平稳的，因此可以通过差分做进一步分析。
绘制差分序列图，观察其平稳性。在第3步的序列窗口中，勾选“差分”选项，即绘制差分序列的序列图，这里使用1阶差分。然后再看差分序列的ACF和PACF图，步骤如下，依次点击“分析”，“预测”，“自相关”，在弹出的自相关窗口中选择“差分”，然段亮后确定，就能握枣宽得到差分序列的ACF和PACF图。
由图可知，差分序列的ACF和PACF都是拖尾的，因此，可对原始序列（是原始序列！）建立ARIMA(p,1,q)模型。

经过反复试验，确定模型为ARIMA(1,1,1)，模型运行如下：依次点击“分析”，“预测”，“创建模型”，弹出时间序列建模器。

Ⅱ SPSS-数据分析之时间序列分析

当数据与时间息息相关，常具有周期性的变化规律，此时，时间序列分析是一个很好的发现分析及预测其发展变化的统计方法，接下来简要分享统计分析软件SPSS中时间序列分析的操作。

问：什么是时间序列？

答：时间序列是时间间隔不变的情况下收集的不同时间点数据集合。

问：那时间序列分析又是什么？

答：时间序列分析是通过研究历史数据的发展变化规律来预测事物的未来发展的统计学方法。公司营业额、销售额，人口数量，股票等方面的变化预测皆可通过此统计方法。

SPSS中的操作

首先，对数据进行 预处理：

1.查看数据是否有缺失，若有，不便后续处理，则需进行替换缺失值。

转换→替换缺失值→选择新变量→输入新变量名称、选择替换缺失值方法。

2.定义日期

数据→定义日期和时间

3.平稳性检验（平稳性指的是期望不变，方差恒定，协方差不随时间改变）

检验方法：时序图检验、自相关图检验等。可通过创建时间序列实现数据的平稳化

转换→创建时间序列

结果（例：运行中位数——跨度为1，则等于原数据）

数据预处理后对数据进行分析研究——序列图、谱分析、自相关等。

1.序列图：分析→时间序列预测→序列图→根据需要选择变量、时间轴标签等。

结果（例）：可观察数据的大致波动情况。

2.谱分析：分析→时间序列预测→谱分析→根据需要选择变量、图表。

结果（例）

对于周期变化的数据，主要用于侦测系统隐含的周期或者节律行为；

对于非周期的数据，主要用于揭示系统演化过程的自相关特征。

3.自相关：分析→时间序列预测→自相关→选择变量及其他。

结果：

解读：直条高低代表自相关系数的大小，横轴1-16代表自相关的阶数，上下线之间是不具有统计学意义的，偏自相关是去除自相关系数的关联性传递性之后，用偏自相关系数考察剩余的相关性是否还存在。

关于SPSS时间序列分析的简要介绍就结束啦！

END

文 | FM

Ⅲ 请问SPSS软件在股票和期货等金融领域的应用

可以用到的是线性回归分析，以及一些简单的数据统计

Ⅳ spss简单线性回归分析 需要多少组数据

没有具体数据要求，一般来说，数据越多越好。

通过线性回归算法，我们可能会得到很多的线性回归模型，但是不同的模型对于数据的拟合或者是描述能力是不一样的。我们的目的最终是需要找到一个能够最精确地描述数据之间关系的线性回归模型。这是就需要用到代价函数。

代价函数就是用来描述线性回归模型与正式数据之前的差异。如果完全没有差异，则说明此线性回归模型完全描述数据之前的关系。

一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。

Ⅳ 用spss分析股票，如何把一只股票前n个交易日的开盘价和收盘价导入spss

有两种方法：

（1）把数据存成文档文件，然后用spss的文本向导打开。

具体操作如下图：

Ⅵ spss股票分析准吗

spss能对股票走势进行分析，准确度因人而异。
Arima模型是随机性时间序列分析的一大类分析方法的综合，可以进行精度较高的短期预测，但仅仅就是进行数据分析来预测股票走势也是片面的，需要多方面做考虑。