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所謂時間數列數據是「隨時間一起改變的數據」，此種數據不只在商學、工學上，即使在醫學上也是屢見不鮮的。

　　有關時間數列分析的中英文專書有不少，本書是以簡明的手冊型方式整理，這是本書有別他書之處。

　　本書的另一特色是不使用冗長的數理來表達，改以有速效之稱的軟體操作來說明，對急於想進行實證研究的人相信會有不少助益。

　　此外，時間數列的應用軟體市面上有不少，每種軟體均有其特色，本書採用SPSS來講解說明，除此之外，也介紹有EXCEL的使用。兩種應用軟體各有特色，搭配使用可收相輔相成之效

　　本書共分2篇，上篇是介紹EXCEL在時間數列上的應用，下篇是介紹SPSS在時間上的應用，使用本書熟悉兩種應用軟體之後，相信會對時間數列的研究有所助益。
 

作者簡介

楊秋月

　　弘光科技大學健康事業管理系副教授兼系主任
　　國立成功大學基礎醫學研究所博士

陳耀茂

　　日本（國立）電氣通信大學經營工學博士
　　東海大學企管系教授
 

上篇：Excel應用
1.時間數列分析用語解說
1.1　意義及範圍
1.2　時間數列的特性
1.3　時間數列的種類
1.4　時間數列的組成分子
1.5　時間數列的模型種類
1.6　時間數列組成分子的估計方法
1.7　時間數列的迴歸分析法
1.8　平均法與平滑法
1.9　時間數列的變換方式
1.10　預測精確度的衡量
1.11　自我相關函數和偏自我相關函數
1.12　自我迴歸模型AR(p)
1.13　移動平均模型MA(q)
1.14　自我迴歸移動平均模型ARMA(p, q)
1.15　自我迴歸整合移動平均模型ARIMA(p, d, q)
1.16　相關係數
1.17　隨機漫步
1.18　白色干擾
1.19　傳遞函數
1.20　 時間數列預測法的分類
1.21　模型的估計與選擇
1.22　自我迴歸的檢定
2.時間數列分析可以知道什麼？
2.1　如表現成圖形時
2.2　如採取移動平均來觀察時
2.3　如使用自我相關係數時
2.4　如使用交差相關係數時
2.5　如利用指數平滑化時
2.6　如利用自我迴歸模型時
2.7　利用季節性的分解時
2.8　如利用光譜分析時
3.時間數列圖形的畫法
3.1　時間數列數據與其圖形
3.2　時間數列圖形的畫法
4.時間數列數據的基本類型
4.1　3個基本類型
4.2　3個基本類型是重要理由
4.3　季節性的分解
5.長期趨勢簡介
5.1　長期趨勢或長期傾向
5.2　趨勢的檢定
6.利用曲線的適配預測明日
6.1　利用最小平方法的曲線適配
6.2　利用傅立葉級數的曲線適配
6.3　利用spline函數的曲線適配
6.4　曲線的適配與預測值的求法
7.週期變動與季節變動
7.1　週期變動
7.2　季節變動
7.3　光譜分析簡介
8.不規則變動與白色雜訊
8.1　不規則變動
8.2　不規則變動的製作方式
8.3　檢定隨機性
8.4　白色雜訊
9.時間數列數據的變換
9.1　取差分
9.2　進行移動平均
9.3　採取落後
9.4　進行對數變換
10.指數平滑化簡介
10.1　指數平滑化
10.2　利用指數平滑化的預測
11.自我相關係數簡介
11.1　自我相關係數
11.2　自我相關係數與相關圖
12.交差相關係數簡介
12.1　2個變數的時間數列數據
12.2　交差相關係數與先行指標
13.自我迴歸模型AR(p)簡介
13.1　自我迴歸模型
13.2　ARMA(p, q)模型
13.3　ARIMA(p, d, q)模型
13.4　Box-Jenkins法的例子
14.隨機漫步簡介
14.1　隨機漫步的作法
14.2　隨機漫步的預測值
15.時間數列數據的迴歸分析
15.1　迴歸分析與殘差的問題
15.2　利用自變數的自我迴歸模型
15.3　預測值的計算
16.傳遞函數簡介
16.1　何謂傳遞函數
16.2　各種傳遞函數的例子

下篇：SPSS應用
1.時間數列數據的輸入方式
1.1　時間數列分析的基本步驟
1.2　日期的定義
2.時間數列數據的變換方式
2.1　前言
2.2　利用差分製作新的時間數列
2.3　利用中心化平均製作新的時間數列
2.4　利用落後製作新的時間數列
3.時間數列數據的圖形表現方式
3.1　前言
3.2　時間數列圖形
4.自我相關、偏自我相關
4.1　前言
4.2　自我相關與偏自我相關
5.交叉相關
5.1　前言
5.2　交叉相關
6.光譜分析
6.1　前言
6.2　光譜（Spectral）分析
7.季節性的分解
7.1　前言
7.2　週期性的分解
8.指數平滑法
8.1　前言
8.2　指數平滑化
9.時間數列數據的迴歸分析
9.1　前言
9.2　時間數列數據的迴歸分析
9.3　自我相關的迴歸與複迴歸分析之不同
10.自我迴歸模式AR(p)
10.1　前言
10.2　自我迴歸模式AR(p)
11.移動平均模式MA(g)
11.1　前言
11.2　移動平均模式MA(q)
12.ARMA(p, q)模式
12.1　前言
12.2　ARMA(p, q)模式
13.ARIMA(p, d, q)模式
13.1　前言
13.2　ARIMA(p, d, q)模式
14.季節性ARIMA模式
─SARIMA(p, d, q), (P, D, Q)s
14.1　前言
14.2　季節性ARIMA模式
15.X12-ARIMA
15.1　X12-ARIMA簡介
15.2　NumXL簡介
15.3　分析方法
16.建立傳統模型
16.1　前言
16.2　求最適預測值的步驟
16.3　預測時選擇自變數的步驟
16.4　事件變數的利用法
17.套用傳統模型
17.1　前言
17.2　想利用相同的模式再延伸預測時的步驟
17.3　想比較2個腳本時的步驟
18.建立時間原因模型
18.1　簡介
18.2　目標數列已知時
18.3　若目標數列未知時
19.套用時間原因模型
19.1　簡介
19.2　時間原因模型預測
19.3　時間原因模型實務
19.4　求最適預測值的步驟

附錄　RIMA(p, d, q)模式的自我相關圖與偏自我相關圖
參考文獻
 

1.2 時間數列的特性

時間數列的特性整理如下：

1. 時間數列中的觀測值是由4個影響因素所組成，亦即長期趨勢（trend）、循環變動（cyclical fluctuation）、季節變動（seasonal fluctuation）及不規則變動（irregular fluctuation）。

2. 時間數列的各個觀測值通常互有關聯，唯時間的相隔愈長，關聯性即愈小。

3. 不同時間單位的時間數列，因分析上之需要，可以轉換成相同單位之時間數列。

4. 時間數列應依先後次序排列。

5. 時間數列之時間單位通常可以是年、季、月、週、日等，並採用相同間隔以利分析。

6. 時間數列中的時間為自變數，而其他變數為依變數，可為總數、平均數、比例、指數等。

7. 時間數列各觀察值皆存在關聯性，時間間隔愈短則相關性愈大。故時間數列不滿足「各個觀察值為獨立」之假設。

8. 時間數列中之各個觀察值乃按時間先後順序排列，不可任意變更。

9. 不同時間單位的時間數列若為分析上需要，則可轉換為相同時間單位的資料。

10. 分析一些社會現象或經濟現象的時間數列，常需要對人口變動與價格變動等因素加以調整或轉換，例如轉換為每人平均消費額等。

11. 時間數列的各個觀測值為該時期許多影響因素的組合，因此進行時間數列分析時，需先將時間數列依其組合成分加以分解再進行。

1.3 時間數列的種類

時間數列的種類可分成以下幾種來說明：

一、水平型時間數列

水平型時間數列的走勢無傾向性，既不傾向於逐步增加，也不傾向於逐步減少，總是在某一水平上上下下波動，且波動無規律性。即時間數列的後序值，既可高於水平值、也可低於水平值，因這一水平是相對穩定的。故水平型數列又稱為穩定型時間數列或平穩型時間數列。

通常呈水平型時間數列的情形像是日用生活必需品的銷售量、某種耐用消費品的開箱合格率、退貨率等等。

二、季節型時間數列

季節型時間數列的走勢按日曆時間週期起伏，即在某日曆時間內時間數列的後序值逐步向上，到達頂峰後逐步向下，探谷底後又逐步向上，周而復始。因為它產生於伴隨一年四季氣候的變化而出現的現象數量變化，故稱為季節型時間數列。其實「季節」可以是一年中的四季、一年中的12個月、一月中的4週、一週中的7天等等。

通常呈季節型時間數列的有每月社會消費品零售量，與氣候有關的季節性商品各季銷售量、月分銷售量等等。

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