SPSS软件的季节分解方法：基本原理
时间序列的变化受多种因素的影响，一般可将这些因素分为以下4种。
● 长期趋势因素（T）：反映了某种现象在一个较长时间内的发展方向，可以在一个相当长的时间内表现出一种近似直线的持续向上、持续向下或平稳的趋势，长期趋势一旦形成，便会延续很长时间，因此对其进行预测研究具有特别重要的现实意义。
● 季节变动因素（S）：某种现象受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动，许多时间序列如销售量及温度等都显示出年周期的变化。
● 周期变动因素（C）：是由于某些其他物理原因或经济原因的影响而显示出有固定周期的变化。
● 不规则变动因素（I）：是受各种偶然因素的影响所形成的不规则波动。
当将时间序列分解成长期趋势、季节变动、周期变动和不规则变动4个因素后，可以将时间序列Y看成是这4个因素的函数，即 Y t = f ( T t , S t , C t , I t )。常用的时间序列季节分解的模型有加法模型和乘法模型，加法模型为 Y t = T t + S t + C t + I t ，乘法模型为 Y t = T t × S t × C t × I t 。相对而言，乘法模型比加法模型用得更多，在乘法模型中，时间序列值和长期趋势用绝对值表示，季节变动、周期变动和不规则变动用相对值（百分数）表示。
