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[期刊] 统计研究
[作者]
张岩 张晓峒
季节调整是从经济序列中剔除季节成分的重要方法。季节异方差的存在,使经典的季节调整方法无法彻底分离出季节成分,致使季节调整失败。本文针对季节异方差问题提出改进的HS模型,并利用改进的HS模型构造季节异方差检验LR统计量,通过蒙特卡洛模拟方法分析该检验的检验尺度和检验功效。最后,利用我国税收总额月度序列给出实证分析,并通过对比考察了改进的HS模型方法季节调整的有效性。
关键词：
季节调整 季节异方差 HS模型
[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] 统计研究
[作者]
王群勇
本文利用结构时间序列方法讨论了中国季度GDP的季节调整问题,从季节单位根、季节自相关、周期自相关等多个方面对不同季节模式的调整结果进行了比较。结论认为,随机虚拟变量形式和三角函数形式得到的调整结果非常相似;结构时间序列方法更好地捕捉到了时变季节特征,明显优于X-11和SEATS方法;非高斯稳健季节调整的结果表明,高斯结构时间序列方法具有较好的稳定性。
[期刊] 财政研究
[作者]
潘泽清
许多宏观经济序列存在季节效应,必须进行季节调整。季节调整既是时间序列分析的起点,也是研究动态随机一般均衡模型的基础。X-12-ARIMA程序是一种主要的季节调整方法,包括X-11和RegARI-MA两个子模块。在本文中,对这两个子模块的原理、结构、特点以及应用进行了全面的讨论。X-12-ARIMA程序没有预设春节效应调整功能;本文讨论了春节效应的调整方法,并将之应用于中国火力发电量的春节效应的诊断和调整。
关键词：
季节调整 X-12-ARIMA 春节效应
[期刊] 经济研究
[作者]
夏春
本文首先讨论了计算中国实际经济时间序列的不同做法 ,并分析了其对季节调整的影响 ,指出通过同比增长率计算实际变量并进行季节调整是一个可以接受的做法 ,可以得到非常接近真实的季调后序列 ,并且在中国现有数据资源的限制下拥有一些特别的优势。然后本文具体讨论了对几个不同经济变量进行季节调整的方法 ,并给出了一些在经济数据分析与预测中的简单应用。方法的关键是采用regARIMA模型 ,从而可以对工作日变化、放长假、春节因素等作出一个估计和调整。作为一个副产品 ,本文引荐了一个相对较新的季节调整程序 (方法 ) ,TRAMO SEATS ,简单介绍了它的原理和优势 ,希望今后能得到更广泛的应用。
关键词：
季节调整 春节因素 工作日变化
[期刊] 预测
[作者]
张智光
本文对目前常用的季节性波动时间序列预测方法,从原理、思想、特点和缺陷等方面,作了较全面的分析归纳和评述。本工作有助于我们加深对方法的理解、选择和使用。文章还针对各类方法所存在的问题提出了几种进一步改进的设想。 1 引言社会经济系统中的许多变量除了含有随机性扰动和趋势性变化以外,还兼有季节性(或称作周期性)波动.这种季节性的波动是由于系统内部的周期性运动与变化规律和系统的外部环境的季节性作用特点等因素所造成的。由于这种因果关系的错综复杂和不明确,人们通常撇开这些复杂的关系而转向直接对被测量的时间序列进行分析和研究,从而同时预测出其趋势性变动和季节性波动。可见,季节性波动预测较一般预测有特...
[期刊] 统计研究
[作者]
何永涛 张晓峒
本文主要从频域的角度对季节调整中"季节滤子"的设计及估计问题进行研究。通过将直接信号提取(DSEF)方法引入到季节调整的应用之中,突破了现有季节调整方法仅能处理季度或月度数据的限制,且用该方法季节调整后的序列是理论季节调整后序列的"均方误差"最小估计。本文将DSEF方法应用于中国进出口总额月度序列的季节调整中,结果显示,相比于X-11和SEATS方法,DSEF方法季节调整结果的离差较小且稳健性较好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征,提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先,该模型提出包含年度作用系数的季节因子,其通过年度作用系数的改变,可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子;其次,考虑行为序列受时间变化作用的影响,在预测模型中加入线性修正项,以提高模型预测精度,并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后,将模型用于郑州站点降水的模拟与预测,研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词：
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[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]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征，提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先，该模型提出包含年度作用系数的季节因子，其通过年度作用系数的改变，可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子；其次，考虑行为序列受时间变化作用的影响，在预测模型中加入线性修正项，以提高模型预测精度，并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后，将模型用于郑州站点降水的模拟与预测，研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词：
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 经济研究参考
[作者]
汤炎非 黄静
2009年以来,以春节为分水岭,快递业的业务量等存在巨大反差,我们将快递行业这种规律性变化的现象称之为快递行业的季节性。2009年《邮政法》颁布后,我国快递业行业发展逐步规范,行业地位和作用得到普遍认可。2011年中国快递业日业务量世界排名第三,仅次于美国和日本之后。然而,随着快递业的快速发展,特别
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘芳 张荷观
文章对季节指数的描述统计和推断统计进行了简单的综述,总结了季节指数的研究现状并分析了季节指数现有研究中存在的问题。
关键词：
季节指数 描述统计 研究推断统计研究
[期刊] 旅游学刊
[作者]
林德荣 张军洲
国内学者在旅游时间序列的季节性特征方面具有广泛的研究,但多数是从纵向时间角度分析旅游时间序列自身较为外显的季节性特征,而对旅游时间序列自身相对较为隐性的季节性特征到目前为止鲜有研究。基于此,文章以城市入境旅游时间序列为例,从季节性单位根入手,通过分析杭州市入境旅游人天样本数据,获得杭州入境旅游时间序列的隐性季节特征。研究结果表明,杭州入境旅游人天数据时间序列是一个非平稳性的随机季节过程,其季节性特征显著,具有一个非季节性单位根以及5个季节性单位根。
关键词：
旅游季节性 季节性单位根 HEGY检验
[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。
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