1 功能描述
时间序列的最主要功能就是对经济社会发展指标进行预测！而指数模型是最常用的时间序列预测方法！
2 指数模型构建
我们以现价GDP.sav的数据为例来演示时间序列的预测。
双击打开现价GDP.sav据文件，数据给出了1952-2021年的现价GDP数据，我们利用历史数据来预测2022年的现价GDP（指数法通常只预测1期，等数据更新后再继续预测）。
2.1 定义时间变量
在数据窗口中，依次点击“数据/定义日期”。
在弹出的定义日期窗口，个案为中选择年份，右侧的年中输入起始年：1952；点击确定。
2.2 绘制GDP走势图
在数据窗口中，依次点击“分析/预测/序列图”。
在弹出的“序列图”窗口，将现价GDP移到右侧的变量框；将Date变量移到右侧的时间轴标签框；点击确定。
输出窗口给出了现价GDP的走势图，可以看出，GDP呈现指数增长的趋势！
2.3 构建模型
在数据窗口中，依次点击“分析/预测/创建模型”。
在弹出的“时间序列建模器”窗口，将现价GDP移到右侧的因变量框；
方法中选择指数平滑法，然后点击条件按钮；
在弹出的“时间序列建模器：指数平滑条件”窗口，模型类型区块选择非季节性中的简单（当然，也可以尝试其他模型）；因变量转换区块选择无（当然，也可以尝试选择平方根或者自然对数）。
设置好参数后，点击继续按钮返回“时间序列建模器”窗口。
在“时间序列建模器”窗口，切换到Statistics页面，勾选显示预测值选项。
在“时间序列建模器”窗口，切换到图页面，勾选观察值和预测值选项。
在“时间序列建模器”窗口，切换到保存页面，勾选预测值对应的保存选项。
在“时间序列建模器”窗口，切换到选项页面，选择预测期下方的第二个选项，然后再日期中输入2022，即设置要需要预测的年份。
在“时间序列建模器”窗口，设置好所有参数后，点击确定进行运算。
运算完成后，输出窗口将给出相应的结果。
模型拟合度表给出了指数平滑法模型的评价信息，如R方、RMSE等。这些信息可用于不同模型的比较。
模型统计表给出了指数平滑法模型的统计评价，平稳的R方为负数（-0.373），说明模型拟合不太好；同时Ljung-Box统计量的显著性小于0.05，同样表明模型选择不合适！
因而需要修改指数模型，重新进行估计！
参考前面的步骤，再次进入“时间序列建模器：指数平滑条件”窗口。
将模型类型由非季节性中的“简单”改为“Holt线性趋势”，重新进行估计！
运算完成后，输出窗口将给出相应的结果。
模型统计表中平稳的R方变为正数，且Ljung-Box统计量的显著性大于0.05，表明模型基本合适！
输出结果中给出了现价GDP的历史图已经对2022年的预测！
返回数据视图窗口，可以发现最后一列生成了GDP的预测变量，同时给出了2022年的预测值。
指数平滑法在预测时，可以多尝试几种参数设置，估计出结果后综合对比，再选择最优的模型！