- 年份
- 2024(7063)
- 2023(10418)
- 2022(9367)
- 2021(9018)
- 2020(7621)
- 2019(18024)
- 2018(18129)
- 2017(35434)
- 2016(19364)
- 2015(21961)
- 2014(22011)
- 2013(21703)
- 2012(19487)
- 2011(17352)
- 2010(17428)
- 2009(15785)
- 2008(15121)
- 2007(12908)
- 2006(11101)
- 2005(9402)
- 学科
- 济(76053)
- 经济(75976)
- 管理(54368)
- 业(51350)
- 企(43790)
- 企业(43790)
- 方法(40229)
- 数学(35506)
- 数学方法(34848)
- 农(18770)
- 中国(17982)
- 财(16906)
- 学(16874)
- 业经(16224)
- 地方(14639)
- 理论(14411)
- 贸(13136)
- 贸易(13129)
- 易(12754)
- 和(12526)
- 农业(12478)
- 技术(12050)
- 环境(11463)
- 制(11439)
- 务(11150)
- 财务(11077)
- 财务管理(11058)
- 划(10554)
- 企业财务(10431)
- 教育(10003)
- 机构
- 大学(268215)
- 学院(268045)
- 管理(110967)
- 济(100946)
- 经济(98666)
- 理学(97501)
- 理学院(96465)
- 管理学(94390)
- 管理学院(93929)
- 研究(84651)
- 中国(61258)
- 京(56893)
- 科学(55292)
- 财(43641)
- 所(42284)
- 业大(41794)
- 农(41596)
- 研究所(39012)
- 中心(38496)
- 江(37014)
- 财经(36006)
- 北京(35830)
- 范(35134)
- 师范(34822)
- 经(32735)
- 农业(32729)
- 院(31055)
- 州(30815)
- 技术(29442)
- 经济学(28951)
- 基金
- 项目(191038)
- 科学(149685)
- 研究(138353)
- 基金(137696)
- 家(120074)
- 国家(119106)
- 科学基金(102739)
- 社会(84163)
- 社会科(79723)
- 社会科学(79698)
- 省(75553)
- 基金项目(73471)
- 自然(69312)
- 自然科(67740)
- 自然科学(67728)
- 自然科学基金(66455)
- 教育(64587)
- 划(63678)
- 资助(58234)
- 编号(57418)
- 成果(45519)
- 重点(42512)
- 部(41429)
- 发(39859)
- 创(39791)
- 课题(39215)
- 创新(36948)
- 科研(36779)
- 大学(35675)
- 项目编号(35460)
- 期刊
- 济(103712)
- 经济(103712)
- 研究(73965)
- 中国(46145)
- 学报(42574)
- 管理(39686)
- 科学(39460)
- 农(36864)
- 大学(31928)
- 教育(31846)
- 财(31385)
- 学学(30006)
- 农业(26342)
- 技术(25253)
- 融(18123)
- 金融(18123)
- 业经(17726)
- 经济研究(16650)
- 财经(16267)
- 图书(15300)
- 理论(13777)
- 科技(13724)
- 经(13675)
- 业(13654)
- 技术经济(13453)
- 问题(13301)
- 实践(12933)
- 践(12933)
- 统计(12692)
- 资源(11930)
共检索到370766条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 统计研究
[作者]
杨曾武
在时间数列分解分析中,对季节变动的测定方法很多,常用的是趋势剔除比例平均法,其中又分非模型的移动平均趋势法和模型(直线和非直线)趋势法。不管哪种方法,都要求所用历史资料必须有规则的周期性变动,即每隔一定周期(一般是一年),同时期的数值反复重现,周而复始。实际上,有些资料不能满足这个条件,资料表现出某种不规则性。例如,我国副食品的销售量有明显的季节性,尤以每年春节期间出现的高峰最为突出。但春节
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙舞媛 伍海军
文章基于考虑春节效应的X-12-ARIMA季节调整模型,对我国2002年1月至2013年12月的CPI序列月度数据进行季节调整,并进行季节波动性分析及短期预测。实证结果表明:我国的CPI变动存在明显的季节性特征,春节效应对其有显著影响;CPI序列的短期波动主要是受季节性成分影响,而长期波动主要受趋势-循环成分影响;利用该模型进行短期预测效果较好,预测误差绝对值控制在1.5%之内。
[期刊] 经济学(季刊)
[作者]
栾惠德 张晓峒
如何估计并消除春节等移动假日的影响是我国季节调整工作中的一个重点和难点。本文首先借鉴X-12-ARIMA季节调整程序中的复活节模型建立了基本的春节模型,继而考虑到存量数据与流量数据在性质上的差异,提出了存量数据的春节模型。在此基础上进一步扩展,构造了三区段变权重春节模型。对社会消费品零售总额和货币供应量的实证检验表明,这一组春节模型能够很好地消除季节调整中的春节效应。
关键词：
季节调整 春节效应 X-12-ARIMA
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙舞媛 伍海军
文章基于考虑春节效应的X-12-ARIMA季节调整模型,对我国2002年1月至2013年12月的CPI序列月度数据进行季节调整,并进行季节波动性分析及短期预测。实证结果表明:我国的CPI变动存在明显的季节性特征,春节效应对其有显著影响;CPI序列的短期波动主要是受季节性成分影响,而长期波动主要受趋势-循环成分影响;利用该模型进行短期预测效果较好,预测误差绝对值控制在1.5%之内。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩冬梅 高铁梅
一、季节调整的重要意义 月度或季度经济时间序列一般可分解为四种变动要素,即长期趋势要素T,循环要素C,季节变动要素S和不规则要素I。季节变动要素和循环要素的区别在于,季节变动要素是每年重复出现的周期变动,是由温度、降雨、年内的月份、假期、政策等引起的,而循环要素是间距比较长且不固定的一种周期性波动,它代表景气波动。经济时间序列分解模型也称为结构时间序列模型。依据时间序列的四个构成要素在模型中的相互关系,可以表现出多种不同的形式,一般而言,基本的分解模型为加法模型和乘法模型。设经济时间序列为{y_1},可以分别表示成如下的加法模型和乘法模型形式:
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王书平 吴振信 张蜀林
油价预测是能源市场研究的一个重要领域.本文基于季节调整技术和周期性分析技术,提出了一个新的预测模型-季节-谐波模型,其思路是分解-组合.通过对五种油品(WTI原油、Brent原油、无铅汽油、柴油和取暖油)价格的实证分析,与其它五种方法(ARIMA模型、指数平滑、Winters方法、EGARCH模型和逐步自回归)相比,季节-谐波模型取得了最好的预测效果.
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯德鑫
文章对中国1998年1季度至2015年4季度财政支出的时间序列构建了基于状态空间形式的季节调整模型,通过卡尔曼滤波对状态方程各量测变量进行最优估计,并通过BHHH极大似然法对模型中的超参数进行估计,得出超参数、量测变量和量测变量相关系数矩阵估计值。根据分离出的循环趋势因素和季节因素,计算季节因素绝对值变化率和HP滤波分解,得到季节因素的趋势项和循环项。通过季节因素绝对值变化率曲线、其趋势项和循环项曲线分析,得到这6个年度波动性显著的原因。研究表明,中国财政支出具有季节性特征,但在特定年份受到国内经济环境和国内财政政策的影响,季节因素具有较大程度的波动性趋势。
关键词：
状态空间模型 财政支出 季节调整
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔敏 汪飞星 刘秀芹
如何衡量并消除以春节为代表的移动节假日影响是我国季节调整中的一项重点和难点。文章介绍了三区段变权重春节模型,选取由2001年1月至2013年6月CPI环比数据转换的物价指数,从数据中分离出趋势成分、季节因子、春节因子和随机因子,进行春节影响调整,再对调整后时间序列分别采用传统的指数平滑法和X-12-ARIMA方法进行2013年7月至2014年2月的短期建模预测。结果表明选取的CPI指数序列确实受春节因素的影响,经过春节假日调整后的温特指数模型和X-12-ARIMA模型都预测出了比较准确的结果。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
莫降涛 潘红娟 米方方 周方明
本文研究了采用两阶段定价策略的季节性需求产品的预订销售问题,其中需求受价格影响并随时间季节性变化,允许取消预订且取消预订费随时间变化。通过对模型的分析,给出了最优解的解析式,最后给出了数值例子,并对主要参数进行了灵敏度分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪潘义 吴凤平
文章将数据统计分组,用灰色预测分析,对不同季节的时间序列分别建立了一阶微分方程,并求出预测公式,从而得出预测值。这种模型比通常的季节预测模型有更好的效果。
关键词：
统计分组 灰色 季节波动 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖良
文章以居民消费价格指数(CPI)的短期预测作为切入点,采用定量的时间序列分析方法,建立季节自回归综合移动平均(季节性ARIMA模型)模型对CPI时间序列进行量化分析。首先阐述基于该模型的CPI预测的一般过程,即:平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计,时间序列模型的构建,然后对模型进行性能检验,确定较适合的季节自回归综合移动平均模型,最后在实证分析中探讨经济变量CPI与时间变量之间的变动规律,对CPI时间序列进行适当的差分处理,取得了较为理想的预测效果。
[期刊] 统计研究
[作者]
桂文林 李玉玲
居民消费价格指数(CPI)是衡量通货膨胀程度和经济活动水平的重要指标,通常要剔除季节性因素影响。本文对国际最新的BV4.1季节调整模型进行了系统的研究和软件开发,编写R程序增强了其实用性。首先考虑到了中国的节日因素,交易日因素和异常值,对2001年1月至2015年3月的CPI数据进行了预处理。在分离出季节成分以及日历成分之后,采用平滑区间和修正历史法进行模型诊断的研究。研究认为:CPI的趋势在短期内具有二阶多项式发展特征,节日因素、交易日影响和异常值不显著;实证结果表明,BV4.1的季节调整结果与其他模型如X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS相比具有很强的稳定性。
[期刊] 价格月刊
[作者]
王扬眉 杨桂元
以安徽省CPI月度数据为样本数据,利用Eviews6.0软件,建立乘积季节预测模型,并用该模型预测安徽省未来三个月的CPI指数,结果比较真实、能准确地反映安徽省CPI变化趋势。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
