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SPSS时间序列模型ARIMA,专家建模为什么输出的预测结果全部一样？

通常只预测一个值，后面的模型是一条直线。时间序列只适用于短期预测

主成分分析是提出多个指标的几个典型主成分，其中回归方法用于主成分得分的计算ARIMA模型的基本思想是将预测对象随时间推移形成的数据序列看作一个随机序列，并用一定的数学模型来近似描述该序列。

一旦确定，该模型可以根据时间序列的过去值和现在值预测未来值。现代统计方法和计量经济模型在一定程度上可以帮助企业预测未来。ARIMA模型是以历史数据为基础的，所以收集的历史数据越多，模型就越精确。月储蓄数据可视为随时间推移而形成的随机时间序列。通过对储蓄值在时间序列中的随机性、平稳性和季节性的分析，用数学模型来描述这些单月储蓄值之间的相关性或依赖性，从而利用过去和现在的储蓄值信息来预测未来的储蓄目的。

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