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[期刊] 统计与决策
[作者]
肖丹桂
季节变动分析与预测的教学具有一定难度,如果结合实例,能够对各项计算作出直观的解释和说明,并能够把握住季节预测的基本要领,那么问题就可迎刃而解。本文对该内容的教学进行探讨。
关键词：
季节变动 季节预测 教学探讨
[期刊] 统计研究
[作者]
杜子芳
从方法论上说,我国统计指标的季节调整问题关键在于公历数据的农历化,唯有如此才能消除农历的季节因素影响,舍此并无其他与经济发达国家不同的地方,至于对消除了农历的季节因素影响后的数据的处理,尽可采取诸如X12之类的方法程序。但无论是数据的农历化过程还是消除农历季节因素影响的过程,都有若干方法可以选择,笔者认为趋势分摊法的数据农历化过程配以固定季节因子法消除农历季节因素的方案是最合适的。
关键词：
季节影响 季节调整 农历季节影响
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
林徐 顾海兵 李富强
经济变动一般包括趋势变动成分、周期变动成分、季节变动成分。近些年,学术界对趋势成分、周期成分已经作了较多的研究。相比之下,季节变动研究较为少见。为此,笔者结合90年代季度统计资料对我国主要经济指标进行季节变动特征分析。为方便计,我们将价值指标与实物指标分开说明。其中价值指标为:工业总产值、轻工业产值、重工业产值、邮
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋克强
看了92年第4期《统计与决策》36页上刊登的何云清先生《季节比率预测方法新探》(以下简称《季》)一文,我认为此方法不佳,并且计算数据及模型公式出
[期刊] 统计与决策
[作者]
何云清
季节比率是测定社会经济现象季节变动规律的相对指标。季节变动是指某些社会经济现象,在一年内随着季节的更换发生的规律性的变动。根据季节比率预测社会经济现象未来的发展变化,有利于企业进行短期市场预测和企业的计划管理。目前,国内许多社会经济统计学论著和预测方法专论中都有季节比率预测方法的阐述,其中剔除长期趋势的季节比率预测方法可概括如下: 季节比率预测值=实际发展水平的趋势预测值×季节比率
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨君岐 刘利猛 王政军
[期刊] 财贸研究
[作者]
张忠善
经济预测中有关季节预测方面的方法大致有平均数季节指数法、移动平均趋势剔除法、最小平方趋势剔除法等,这些方法各有优缺点。而综合运用各种经济预测方法的直线型季节预测法则具有计算量小、编制程序方便、预测数据稳定、能够进行长期预测等优点。
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
李强 黄叙联 张坤
通过对新形势下土地流转多种形式的探讨,提出土地季节性流转定义,并对其在减少耕地抛荒、增加粮食产出、节约成本等方面进行分析。就其实践中暴露出的农民观念不足、流转信息不全、资金缺乏、合同不规范等问题,提出在不改变土地所有权性质的前提下积极开展政府的政策扶持,组建中介机构,提供信息技术和加大宣传等措施是解决此类问题的有效途径。
[期刊] 统计与决策
[作者]
高海燕 张悦
文章基于函数型数据分析方法研究2011年1月至2021年12月中国生产者价格指数，系统地挖掘了生产者价格指数序列的潜在信息。并以函数的视角，利用相平面图、主微分分析方法以及基函数拟合法探究生产者价格指数的季节变动特征。同时基于函数型聚类方法将中国31个省份的生产者价格指数变化速度聚为三类，并分析三类省份的经济发展趋势。结果表明：生产者价格指数存在明显的季节特征，且三阶微分方程能够很好地刻画其动态变化规律和波动特征；利用傅里叶基函数拟合生产者价格指数的季节变动曲线，能形象地描述其季节波动；三类省份生产者价格指数的空间分布特征明显，区域经济发展差异显著。
[期刊] 统计与决策
[作者]
向思桐 祝继常 宫薇薇
文章基于2009—2016年铁路煤炭运输数据,运用确定性因素分解法,研究了全路与典型地区的煤炭运输季节性特征,归纳出典型地区两种主要季节性特征类型。同时基于季节性特征探讨了Holt-Winters模型的煤炭运输预测方法,结果表明,季节性特征对典型地区煤炭运输具有指导意义,应用Holt-Winters模型所得到的峰值预测效果较好。
[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] 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。
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