每一列的时间序列就是上面做的那个，用EVIEWS做的，准确与否不妨稍微抽查一下。

额，自己顶一下……

我不知道你问题的核心意思，只是给你处理了一下。
数据（按照你的排列）中主成分五是一个I（4），其余的都是I（0），即平稳数据；
通过查看自相关图和偏自相关图，可以确定AR是个1阶自回归模型，MA是个2阶移动平均模型。
最后确定下来，你的数据是个ARIMA（1，4，2）模型。

不好意思，上面的答复有问题，你的数据需要一列一列的去处理。
第一主成分是ARIMA（1，1，3）模型；
第二主成分只能说是一个I（3），但是自回归和移动平均过程非常奇怪；
第三主成分是一个I（1），自相关图和偏自相关图显示ARMA是个“ARMA（0，0）模型”；
第四主成分和第三主成分相同；
第五主成分是一个I（3），但是自相关图和偏自相关图出现了和第二主成分一样的奇怪现象：柱状图不象脉冲响应函数那样逐渐递减，而是先小后大再小，以前没见过。
缺水率是一个I（1），其余的和第三主成分相同。

总体上，觉得你的样本数据量太少，建议适当增加样本数据，以便处理出现的“奇怪”现象。

这些问题用SPSS能实现么？还是SAS额。能否发我一份处理的文件。感激不尽~~