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[期刊] 统计与决策
[作者]
李少雄 李本光
文章基于贵州省1998—2015年固定资产投资季度数据,分别采用SARIMA模型和X-12-ARIMA季节调整方法对贵州省2016年固定资产投资季度数据进行预测,将预测值与实际值进行比较,依据相对误差率,结果表明,基于X-12-ARIMA季节调整方法的预测值比基于SARIMA模型的预测值更加精确合理。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
贺凤羊 刘建平
本文基于X-12-ARIMA方法,针对中国CPI存在的类似春节等移动假日效应调整问题,得到改进的X-12-ARIMA-BHG和X-12-ARIMA-LZ方法,利用改进的方法进行季节调整可更加准确地反映中国CPI的基本发展趋势。同时利用改进的方法对2010年12月至2011年6月份的中国CPI进行预测,得到了具有指导意义的预测结果。
[期刊] 经济问题
[作者]
张婷
基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1995年1月至2014年6月的居民消费价格指数月度数据进行预测分析。利用Eviews 6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误差控制较好。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
贺凤羊 刘建平
由于X-12-ARIMA只根据美国的假日情况设定复活节、劳动节和感恩节3种移动假日效应的调整,其调整方法不适用中国特有的类似春节效应的调整。因此,本文针对中国现有的类似春节效应调整模型中存在的局限性,构建扩展的L-Z模型体系,并与X-12-ARIMA程序相结合,形成一套具有中国特色的调整方案。同时利用新的调整方案对中国工业增加值中存在的类似春节效应进行有效调整,得到的经季节调整数据可以更好地满足经济分析的要求。对X-12-ARIMA进行本地化改造后,不但应用效果更好,而且应用范围更加广泛。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
桂文林 韩兆洲
粮食价格与人们的实际生活成本和收入水平息息相关,甚至影响整个国民经济的发展。文章用X-12-AR IMA季节调整模型对中国1997年1月至2009年12月的粮食消费价格月度定基指数进行分解,并得到趋势循环、季节和不规则因素;通过所得异常值和趋势对我国粮食价格发展阶段进行科学划分;通过分解后的季节因素分析其季节特征,并探究它们的深层成因。结果表明:模型具有非常好的分解效果;粮价有明显的趋势和季节运行特征;粮食价格波动成因很好地解释其运行特征。文章为把握我国粮食价格运行、制定相关政策提供科学依据。
[期刊] 经济问题探索
[作者]
姚媛
泰国是第一批中国公民自费出境旅游目的地国家,每年都吸引着数以万计的中国游客。本文利用X12—ARIMA模型分析了中国游客赴泰旅游的季节性行为模式,并同时分析了近十年泰国旅游危机事件对中国赴泰旅游的影响。以期为中国未来出境旅游研究及出境旅游市场需求预测提供思路,并为旅游目的地国家泰国旅游市场营销提供参考。
关键词：
季节性 出境旅游 泰国 旅游危机
[期刊] 旅游科学
[作者]
周成 冯学钢
旅游客源市场具有月度和季节波动特征,且对地区旅游业持续发展有重要影响。以上海2004~2015年(香港、澳门、台湾及国外)入境游客月度数据为分析依据,基于X-12-ARIMA模型对上海入境旅游市场的季节因素、不规则因素及趋势循环因素给予分解与研究,并运用HP滤波法分析了上海4类入境旅游市场的波动周期与发展趋势。结果表明:(1)上海入境客源市场均受干湿、冷热等季节因素影响,且影响大小依次为澳门>香港>外国>台湾;(2)各类型旅沪市场的季节形态存在差异,外国市场呈"两峰两谷"的变化形态,港、台市场则呈"三峰三
[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] 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。
[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] 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] 统计与决策
[作者]
雷鹏飞
CPI是衡量一国宏观经济运行状况的重要参考指标之一,国际上通常用CPI来反映通货膨胀的程度,它是一国制定宏观经济政策、分析债券市场、货币市场和央行公开市场操作的重要参考依据。对CPI的准确预测能为我国货币政策的制定提供一定的依据。文章以CPI时间序列为样本,旨在从其内在动力机制出发,选择季节性ARIMA模型,找寻CPI的变化规律并加以预测。
关键词：
CPI 季节性ARIMA模型 预测
[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] 统计与决策
[作者]
顾光同
消费者物价指数(CPI)作为判断通货膨胀水平的指标,受到政策制定部门和学术界普遍关注。文章基于2001年1月至2015年10月CPI同比月度数据,通过描述性分析、广义波动检验、格点自助法和自回归模型的最小二乘估计法等对CPI和八大类子成分的统计特征、波动情况和惯性水平进行研究。结果表明,虽然中国CPI暂不存在显著结构性变化,但与八大类子成分的统计特征、波动情况和惯性水平存在显著的差异。因此,在制定CPI政策目标时需将不同子成分的不同特征纳入考虑范围,并及时更新统计分析方法。
[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:
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