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1. excel时间序列趋势模型

功能：将提取的数字变为日期格式进行显示。

语法：DATE（year,month,day）

释义：公式中的三个参数分别为年，月，日，对应填入就可以将数字组合成为日期。

2.Datevalue

功能：将存储为文本的日期转换为 Excel 识别为日期的序列号。

语法：DATEVALUE(date_text)

释义：Date_text 必需参数，表示 Excel 日期格式的日期的文本，或者是对表示 Excel 日期格式的日期的文本所在单元格的单元格引用 （例如，显示在第 B 列和第 3 行交叉处的单元格，为“B3”。）。例如，"2008-1-30" 或 "30-Jan-2008" 是用引号引起的文本字符串，用于表示日期。

3.Day

功能：返回一个月中的第几天的数值，介于1到31之间。

语法：day(serial_number)

释义：Serial_number 为要查找的天数日期。日期有多种输入方式：带引号的文本串（例如 "1998/01/30"）、系列数（例如，如果使用 1900 日期系统则 35825 表示 1998 年 1 月 30 日）或其他公式或函数的结果（例如 DATEVALUE("1998/1/30")）。

4.days360

功能：根据一年 360 天 （十二个月都是 30 天） 的历法 （用于某些会计计算），传回二个日期之间的日数。

语法：DAYS360(start_date,end_date,method)

释义：Start_date (起始日期) 和 end_date (结束日期) 为您想要知道天数之间的两个日期。如果 start_date 发生在 end_date 之後，则 DAYS360 会传回负数值。日期必须使用 DATE 功能输入，或是其他公式或功能的结果。例如，使用 DATE(2008,5,23) 表示 2008 年 5 月 23 日。如果用文字格式输入日期将会发生问题。

Method 是一个逻辑值，指示计算时应该使用美国还是欧洲方法。

5.Edate

功能：用于计算指定日期之前或之后几个月的具体日期。

语法：EDATE(start_date,months)

释义：start_date：表示起始日期的日期。

months：表示start_date 之前或之后的月份数。

6.Eomonth

功能：计算指定日期之前或者之后几个月的日期，返回结果日期的当月最后一天。

语法：EOMONTH(start_date, months)

释义：Start_date 是代表开始日期的一个日期。日期有多种输入方式：带引号的文本串（例如 "1998/01/30"）、系列数（例如，如果使用 1900 日期系统，则 35825 表示 1998 年 1 月 30 日）或其他公式或函数的结果（例如 DATEVALUE("1998/1/30")）。

Months为 start_date 之前或之后的月数。正数表示未来日期，负数表示过去日期。

7.Hour

功能：用于返回时间值中的小时数，返回的值范围是0～23。

语法：HOUR(serial_number)

释义：serial_number：表示要提取小时数的时间。

8.Minute

功能：返回一个指定时间值中的分钟数。

语法：MINUTE(serial_number)

释义：Serial_number 必需。一个时间值，其中包含要查找的分钟。时间值有多种输入方式：带引号的文本字符串（例如 "6:45 PM"）、十进制数（例如 0.78125 表示 6:45 PM）或其他公式或函数的结果（例如 TIMEVALUE("6:45 PM")）。

9.Month

功能：返回月份值，且返回的值是1到12之间的整数。

语法：MONTH（serial_number)

释义：Serial_number 必须存在，含义：要查找的月份日期。

10.Networkdays

功能：返回开始日期和结束日期之间的所有工作日数，其中，工作日包括周末和专门指定的假期。

语法：NETWORKDAYS(start_date,end_date,holidays)

释义：start_date:表示开始日期。

end_date:表示结束日期。

holidays:在工作日中排除的特定日期。

11.Now

功能：返回系统的当前日期和时间。

语法：now( )

释义：该函数没有参数，只用一对括号即可。

12.Second

功能：返回一个时间值中的秒数。

语法：SECOND(serial_number)

释义：serial_number：表示要提取秒数的时间。一分钟只有60秒，函数结果的取值范围是0-59

13.Time

功能：返回某一特定时间的小数值。

语法：TIME(hour, minute, second)

释义：Hour 必需。0（零）到 32767 之间的数值，代表小时。任何大于 23 的数值将除以 24，其余数将视为小时。例如，TIME(27,0,0) = TIME(3,0,0) = .125 或 3:00 AM。

Minute 必需。0 到 32767 之间的数值，代表分钟。任何大于 59 的数值将被转换为小时和分钟。例如，TIME(0,750,0) = TIME(12,30,0) = .520833 或 12:30 PM。

Second 必需。0 到 32767 之间的数值，代表秒。任何大于 59 的数值将被转换为小时、分钟和秒。例如，TIME(0,0,2000) = TIME(0,33,22) = .023148 或 12:33:20 AM。

14.Timevalue

功能：将文本格式的时间转换成时间的小数值

语法：TIMEVALUE(time_text)

释义：time_text：即

一个用Excel 时间格式表示时间的文本串(如"2:15 PM"和"14:15"等)。

需要说明的是：参数time_text可以使用 12 小时制或 24 小时制的时间格式。例如，”如"2:15 PM"和"14:15"" 均是有效的 time 表达式。如果参数time_text是无效的时间信息，则会返回错误。

如果 time 参数包含日期信息，TimeValue 将不会返回它。

15.Today

功能：返回日期格式的当前日期

语法：today（）

释义：该函数没有参数，只用一对括号即可

16.Weekday

功能：返回代表一周中的第几天的数值，是一个1到7之间的整数。

语法：WEEKDAY(serial_number，return_type)

释义：serial_number 是要返回日期数的日期，它有多种输入方式：带引号的本串(如"2001/02/26")、序列号（如35825 表示1998 年1 月30 日） 或其他公式或函数的结果(如DATEVALUE("2000/1/30"))。

return_type为确定返回值类型的数字，数字1 或省略则1 至7 代表星期天到星期六，数字2 则1 至7 代表星期一到星期天，数字3则0至6代表星期一到星期天。

17.Weeknum

功能：返回位于一年中的第几周

语法：WEEKNUM（serial_num，return_type）

释义：参数Seria_num 必须。代表要确定它位于一年中的几周的特定日期。

参数Return_type 可选。为一数字，它确定星期计算从哪一天开始，其默认值为1，其有两种系统：

系统1包含本年度1月1日的周为本年度第一周，即为第1周。

系统2包含本年度第一个星期四的周为本年度第一周，即为第一周。本系统基于ISO 8601，即为欧洲星期计数系统。

参数具体含义如表所示。

18.Workday

功能：返回在某日期（起始日期）之前或之后、与该日期相隔指定工作日的某一日期的日期值。

语法：WORKDAY(start_date, days, [holidays])

释义：Start_date必需。一个代表开始日期的日期。

Days必需。start_date 之前或之后不含周末及节假日的天数。Days 为正值将生成未来日期；为负值生成过去日期。

Holidays可选。一个可选列表，其中包含需要从工作日历中排除的一个或多个日期，例如各种省/市/自治区和国家/地区的法定假日及非法定假日。该列表可以是包含日期的单元格区域，也可以是由代表日期的序列号所构成的数组常量。

19.Year

功能：返回日期的年份值，一个1900-9999之间的数字。

语法：YEAR(serial_number)

释义：Serial_number 为一个日期值，其中包含要查找的年份。日期有多种输入方式：带引号的文本串例如 "1998/01/30"、系列数例如，如果使用 1900 日期系统则 35825 表示 1998 年 1 月 30 日或其他公式或函数的结果，例如 DATEVALUE("1998/1/30")）。

20.Yearfrac

功能：计算两个日期之间的完整天数占全年天数的比例。

语法：YEARFRAC(<start_date>, <end_date>, <basis>)

释义：

start_date：datetime 格式的开始日期。

end_date：datetime 格式的结束日期。

Basis：（可选）要使用的日计数基准类型。所有参数都截断为整数。

基准 说明

0 US (NASD) 30/360

1 实际/实际

2 实际/360

3 实际/365

4 欧洲 30/360

2. 时间序列趋势分析方法

好久没用时序，粗略说下：

1.首先要做单位根检验，验证平稳性，不平稳要做处理，比如一阶差分，如果一阶不平，继续差分，最多差分到二阶，二阶以上基本没有经济意义，其实一阶就是变量增长率而不是水平值了。

2.然后可以做协整检验，看看两者间的是否有一个长期的关系，没有的话可以用VECM看看短期的关系。

3.有些人还会继续做Granger因果检验，大白话说就是变量X的过去值是否可以更好的预测变量Y的将来的值。

4.一般做完Granger,中国学者比较喜欢继续做一个IR，就是脉冲反应函数，注意这个图像一般做出最后是收敛的。大概过程差不多就是这样，可以找Wooldridge或者Greene的书看一下

3. excel时间序列趋势预测实例

1.打开wps表格，在表格中添加内容、时间列。

2.选中时间列，点击鼠标右键，打开“设置单元格格式”功能。

3.将单元格格式设置为日期格式，点击确定。

4.完成格式设置后，在B2单元格中输入公式=IF(A2<>"",TODAY(),"")。

5.按回车键即可自动获得年、月、日。

4. 时间序列趋势模型怎么做

时间序列预测方法有以下几种:

01基本规则法

要预测一个时间序列，我们首先需要发现其变化的规律。最基本的方法，就是通过人工经验，挖掘时序数据的演化特征，找到时序变化的周期，从而预估时间序列的未来走势。具体的观察一个时间序列，当序列存在周期性时，提取时间序列的周期性特征进行预测。

02传统参数法

传统的参数预测方法可以分为两种，一种拟合标准时间序列的餐顺方法，包括移动平均，指数平均等；另一种是考虑多因素组合的参数方法，即AR,MA,ARMA等模型。这类方法比较适用于小规模，单变量的预测，比如某门店的销量预测等。

这类方法一般是统计或者金融出身的人用的比较多，对统计学或者随机过程知识的要求比较高。

03时间序列分解

时间序列分解法是数年来一直非常有用的方法，一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加或耦合：

长期趋势：长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。

季节变动：季节波动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动循环波动：

循环波动指以若干年为期限，不具严格规则的周期性连续变动不

规则波动: 不规则波动指由于众多偶然因素对时间序列造成的影响

5. 时间序列模型趋势项

SPSSTrends-用强有力的时间序列分析工具做更好的预测

SPSSTrends可以完成多种任务，包括：

生产管理：监控质量标准

数据处理：管理预测系统的效能

预算管理：执行销售预测

公共政策研究：探讨民意

预测，能为组织计划提供可靠的科学依据。利用SPSSTrends提供的一些新功能，无论您是入门新手还是专家老手都能利用时间序列数据在瞬间建立可靠的预测模型。SPSSTrends是与SPSS完全整合地附加模块，这样您不仅可以随意支配全部SPSS的功能，您也可受益于专为支持预测设计的新特性。

因为这些工具能帮助您提出并管理计划，就获利面而言，有着相当之影响。正确的预测可帮助组织获得较佳的预期收益。并有效控制人员配置、库存及相关成本；并更精确地管理商务过程－所有这些改进都为组织的健康发展奠定基石。然而，运用时间序列数据建立预测模型并非易事。

SPSSTrends克服了所有传统方法的缺点，为您提供高级建模技术。与电子表格程序不图，SPSSTrends使您能够在建立预测模型时使用高级统计方法，而无需具备专业的统计知识。

籍由SPSSTrends,入门新手能够建立综合考虑多变量的成熟准确的预测模型，经验老手可以利用它来验证自己的模型。SPSSTrends能够简单快捷地建立预测模型，这让您更快获得您所需要的信息。

高效地生成和更新模型

无需一次次地重复设定参数、重新估计模型等费力工作，利用SPSSTrends您可以提高整个建立预测模型过程的速度。您将节省数个小时、甚至是数天的宝贵时间，同时不失您所建立的预测模型的质量及可靠性。

利用SPSSTrends，您可以：

·建立可靠的预测，不论数据的大小或变量的多寡

·籍由自动选取适合模型及参数降低预测误差

·使您组织内多数人能够建立预测模型

·更有效率的更新及管理预测模型，让您有更多时间比较和探索与其它模型的差异

·产生专家级的经验预测值、预测模型类型、模型参数值及其它相关输出

·提供可理解的有意义的信息给组织决策者，以利于企业进行正确预测

在创建预测模型时，您具有极大的灵活性。例如，利用SPSSforWindows您可以轻易地把交易数据转换成时间序列数据，把现存的时间序列数据转换到最适合您组织计划需要的时间区间。

您可以为不同层级的地理区域或功能区，甚至每个产品线或产品，同时建立单独的预测模型，而不论基于哪个层次的预测。

归因于新增的ExpertModeler,SPSSTrends可帮助您：

·自动确定参数配适最佳的ARIMA或ExponentialSmoothing时间序列模型

·让您一次能够拟合数百条时间序列模型，无需一次次地重复相同的操作（每次只能为一个时间序列数据建立预测模型）

您还可以：

·输出模型到XML文件，当数据发生变动，无需重新设定参数或重新估计模型，您就可以实现新的预测

·模型以脚本形式写入到文件，以便自动更新

指导预测的初学者

如果您对建立时间序列模型不熟悉，或只是偶然应用时间序列模型，那么您将从SPSSTrends自动选择最适合的预测模型以及建模过程中为您提供指导的能力中受益匪浅。

利用SPSSTrends，您可以：

·生成可靠的模型，即使您不知道如何选择指数平滑的参数或ARIMA的阶数，或如何获得稳定的时间序列

·自动探查数据中的季节性、干扰事件、缺失值，并选择最恰当的模型

·探查离群值，防止它们对参数估计的影响

·图形展示数据、显示置信区间和模型拟合优度

模型建立和验证后，您可以把模型整合到微软Office应用程序中来实现结果共享。或者，利用SPSS的输出管理系统（OMS），以HTML或者XML的形式把输出发布到企业的局域网上来实现共享。您也能够以SPSS数据文件的形式保存模型，这使得您可以继续探察所建立模型的一些特征，比如模型拟合优度。

为预测专家提供控制

如果您是经验丰富预测专家，您将同样受益于SPSSTrends、。因为您能够更有效地创建时间序列，同时控制分析过程的主要方面。

例如，利用SPSSTrends的ExpertModeler您可以只在ARIMA模型或者只在ExponentialSmoothing模型中寻找最佳预测模型。您也可以不利用ExpertModeler而自行设定模型的每一个参数。同时，您也可以把ExpertModeler的结果作为初始的模型选择，或者用来检验自己建立的模型。

您也可以限制模型输出，如只输出拟合最差的模型－需要进一步检验的模型。这使您能够更快更有效地发现数据或模型中的问题

零售行业预测

Greg是一主要零售厂商的库存经理，他要负责5000多种产品，并利用SPSSTrends预测未来三个月每个产品的库存。SPSSTrends能够自动地为数千个变量建立预测模型，使得初始预测模型的建立仅仅需要几个小时，而不是几天。此外，还可以高效率地实现模型的更新。

由于公司的数据库每个月都以实际的销售数据更新，所以Greg把预测作为每月运行一次的批处理工作。通过这样做，他把新的数据整合并把预测期向前扩展一个月。

这样不需要重新估计模型就可以实现预测，极大地提高了处理效率。为了检验模型的能力，Greg利用批处理工作运行SPSS命令语法，来识别包含与由原始模型根据历史销售数据确定地置信区间相偏离的时间点的序列。对于这些序列，他运行另外一个批处理工作，来建立新的模型，以更好的拟合这些数据。

利用SPSSTrends，Greg实现了高效率高精度的预测，极大地提高了公司有效计划的能力。

系统需要

SPSSBase

其他系统需求根据平台的不同而异

6. excel时间序列趋势模型怎么用

1、首先打开excel表格，把基础数据汇总好。

2、全选需要制作趋势图的数据，在菜单栏点击插入选择折线图。

3、选择以后在图表布局里选择一个需要的图表模板。

4、选择布局1（或者根据所要表达的内容选择）。

5、选择以后能看到的结果图如下，箭头所示的位置，分别是标题和图例。

6、图表做好以后，鼠标右键点击折线图，在出现的选项框中勾选“添加数据标签”和“添加趋势线”。

7、勾选后，自动生成最终的趋势图。

7. excel时间序列预测模型

1、新建实例文件，输入时间序列数据到工作表中

2、选择数据区域B2:B17，单价【插入】-【图表】-【折线图】

3、单击选择【二维折线图】-【带数据标记的折线图】

4、选择图表布局，点击【设计】-点击【其他】选择【布局】

5、删除网格线，设置坐标轴样式、标签，得到最终的时间序列图

8. 利用excel进行时间序列预测模型

我是头条号：Excel小技巧的小编，分享一些办公常用的技能，希望有我的分享，能提高大家的工作效率，如果觉得文章对你有用，请在下方点个赞，让小编高兴下，如果没有解决你的问题，请给我留言，我们进一步探讨；

1、假设数据放置在A1单元格中，要提取的是从第8位开始提取1位，就可以得到里面的数字8，使用函数=MID(A1,8,1)

2、再从第9位里面提取2位，就分别可以得到40和22，使用函数=MID(A1,9,2)

3、把他们合并起来，就可以了，合并的时候可使用&符号，完整公式如下：=1&MID(A1,8,1)&"-"&MID(A1,9,2)

备注：这样拼接出来的，本质上是一个文本，不是日期的序列值；

9. excel时间序列分析预测

答： 使用“数据分析”宏里面的“相关系数”功能即可.

10. 时间序列趋势分析可以用

1.时间序列的定义

时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。

在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量来表示一个随机事件的时间序列，简记为{Xt}

用x1,x2...,xn表示该随机序列的n个有序观察值，称之为序列长度为n的观察值序列。

2.时间序列分析的定义

对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。

3.时间序列分析的特殊性

由于时间的不可重复性，使得我们在任意一个时刻只能获得唯一的序列观察值，这种特殊的数据结构导致时间序列分析有其非常特殊、自成体系的一套分析方法。

4.进行时间序列研究的目的

目的是想揭示随机时间序列{Xt}的性质，而要实现这个目标，就是通过分析它的观察值序列{xt}的性质，由观察值序列的性质来推断随机时间序列{Xt}的性质。

11. excel时间序列趋势图

建议成分比例为Y轴，时间为X轴，序列图采用带平滑线的散点图。填好数据表格式类似:种类 时间1 时间2 时间2 种类1 成分1 成分A种类2 成分2 成分B种类3 成分3 成分C