- 年份
- 2024(5428)
- 2023(7807)
- 2022(6753)
- 2021(6391)
- 2020(5541)
- 2019(12742)
- 2018(12685)
- 2017(24801)
- 2016(12838)
- 2015(14374)
- 2014(14156)
- 2013(13856)
- 2012(12442)
- 2011(10783)
- 2010(10230)
- 2009(8946)
- 2008(8106)
- 2007(6596)
- 2006(5273)
- 2005(4278)
- 学科
- 济(53710)
- 经济(53655)
- 管理(37238)
- 业(34785)
- 方法(31497)
- 数学(28888)
- 数学方法(28465)
- 企(28260)
- 企业(28260)
- 财(14500)
- 农(14122)
- 中国(11393)
- 制(10501)
- 业经(10035)
- 贸(9595)
- 贸易(9592)
- 易(9342)
- 银(9295)
- 银行(9288)
- 融(8998)
- 金融(8997)
- 务(8970)
- 财务(8936)
- 财务管理(8903)
- 行(8877)
- 农业(8656)
- 企业财务(8492)
- 学(8465)
- 地方(7671)
- 环境(7403)
- 机构
- 学院(170896)
- 大学(170604)
- 济(74564)
- 管理(73359)
- 经济(73299)
- 理学(64905)
- 理学院(64336)
- 管理学(63175)
- 管理学院(62861)
- 研究(49762)
- 中国(40180)
- 京(33467)
- 财(33367)
- 科学(28945)
- 财经(28057)
- 中心(25888)
- 经(25851)
- 业大(25028)
- 农(24247)
- 经济学(23709)
- 江(22674)
- 所(22410)
- 经济学院(21685)
- 财经大学(21496)
- 研究所(20654)
- 北京(20003)
- 经济管理(19980)
- 商学(19812)
- 商学院(19644)
- 农业(19221)
- 基金
- 项目(126821)
- 科学(102127)
- 基金(96300)
- 研究(90716)
- 家(83609)
- 国家(82984)
- 科学基金(73475)
- 社会(60304)
- 社会科(57471)
- 社会科学(57458)
- 基金项目(51190)
- 自然(48765)
- 省(47855)
- 自然科(47739)
- 自然科学(47729)
- 自然科学基金(46845)
- 教育(42081)
- 划(40634)
- 资助(39741)
- 编号(35492)
- 部(29164)
- 重点(27948)
- 创(26759)
- 国家社会(26019)
- 发(25852)
- 教育部(25610)
- 成果(25510)
- 科研(25460)
- 创新(25121)
- 人文(25054)
共检索到229889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] 经济科学
[作者]
栾惠德
本文首先阐述了对居民消费价格指数进行季节调整的必要性,简要介绍了X-12-ARIMA季节调整的原理,对中国月度CPI进行了季节调整,继而比较了月环比CPI与同比CPI的灵敏性,结果表明经过季节调整所得到的月环比CPI更适合用于宏观经济的实时监测,在对经济转折点的判断上比同比CPI领先2到6个月。最后对月度CPI进行了短期预测,认为近期内我国不会发生大的通货膨胀。
[期刊] 财经研究
[作者]
张鸣芳 项燕霞 齐东军
文章首先对居民消费价格指数季节调整的原因、季节调整方法的发展过程和应用进行了说明,着重介绍了国际上最新流行的X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS季节调整方法,然后用X-12-ARIMA方法对上海市居民消费价格指数序列进行季节调整、分析和预测,并结合使用TRAMO/SEATS方法解决中国与国外明显不同的春节假日因素的调整问题,最后提出我国季节调整面临的问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘颖 陈辉 杜丹燕
文章首先论述了季节调整方法的发展过程;然后把居民消费价格指数的同比数据转换为定基比数据,运用国际上最新流行的X-12-ARIMA程序对我国居民消费价格指数时间序列进行季节调整;再运用TRAMO/SEATS方法剔除中国特有的春节假日因素;最后对CPI进行短期预测,得出了我国的通货膨胀可能还会持续一段时间的结论。
[期刊] 上海经济研究
[作者]
陈雄强 张晓峒
货币供应量是我国货币政策的中介目标,对其进行实时监测具有重要的经济意义。同比和环比是分析经济指标变动的两种方法。本文结合春节效应和交易日效应,运用X-13ARIMA-SEATS程序对货币供应量序列(M0、M1和M2)进行季节调整,并据此计算环比数据。与同比数据相比,环比数据可以更及时地发现经济指标的转折点,因此更适宜于对货币供应量进行实时监测。预测结果表明,未来一年我国货币供应量还将保持增长态势,M2的平均增速最快,M1次之,M0的平均增速最慢。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
陈雄强 张晓峒
文章根据日销售额的节假日特征,提出我国居民消费序列季节调整的新方案,并运用季节调整结果分析我国居民消费的增长和波动。研究表明:在新方案中增加移动假日效应和工作日效应后,不仅能充分提取原始序列的季节成分和节假日效应成分,而且可以有效监测居民消费的增长和波动。原始序列的分解结果表明,我国居民消费的趋势循环成分持续稳步增长、季节波动模式基本保持稳定、不规则成分平稳随机变动。基于新季节调整方案得到的环比数据可以及时发现经济指标的转折点,因此更适宜于对居民消费进行实时监测。
关键词：
居民消费 季节调整 移动假日 工作日效应
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟文强 杨珺
文章通过对农产品批发价格指数的季节调整,分析了农产品批发价格指数季节波动规律和经济含义。研究了春节效应在预调整中的处理方法,通过对春节效应模型的连续模拟,发现时间间隔与模型解释能力存在非线性关系,提出了适用于农产品批发价格指数春季效应预调整的最优时间间隔,以便更好的分析其季节波动特征。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
3月份,全国居民消费价格总水平同比上升8.3%,环比下降0.7%;流通环节生产资料价格、工业品出厂价格、原材料燃料动力购进价格同比分别上升17.3%、8%和11%。1.居民消费价格总水平回落。春节过后,随着需求减少和南方冰冻雨雪灾害的缓解,肉蛋菜等副食品价格出现明显的季节性回落。3月份鲜菜、肉禽及其制品、鲜果、蛋、水产品价格分别比2月份下降13%、2.1%、3.1%、4.9%和3.8%,促使食品类
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
4月份,全国居民消费价格总水平环比下降0.1%,同比上升3%;流通环节生产资料价格总水平环比上升0.9%,同比上升4%;工业品出厂价格同比上升2.9%;原材料、燃料、动力购进价格同比上升3.7%。
[期刊] 统计与决策
[作者]
符想花
居民消费价格指数是反映居民购买并作为消费的商品和服务项目价格水平变动幅度的统计指标。本文针对目前居民消费价格指数编制中存在的一些不足提出了改进的设想。
关键词：
价格指数 编制方法 改进
[期刊] 改革与战略
[作者]
明辉
由于种种原因,目前中国居民消费的比重偏低,出现了结构失衡。因此,准确把握当前的消费状况和特征,对于制定扩大消费需求的对策来说具有重要的意义。随着灾后重建项目的逐步完成,投资对四川经济的作用日趋减弱,在净出口额并不是很大的状况下消费便成了拉动四川经济增长的主要因素。文章在分析四川居民消费时间序列数据的基础上,运用季节调整的方法,准确分离出消费的长期变动趋势、季节变动趋势、不规则变动因素,并提出了刺激消费、扩大内需的对策建议。
[期刊] 当代经济科学
[作者]
栾惠德
本文采用季节调整的方法,通过考察“五一”、“十一”长假制度实施前后季节模式的变迁,定量测算了“假日经济”对居民消费的影响以及春节的移动假日效应,结果显示“假日经济”实际上更多的是有限的消费在不同时期间的转移和替代。居民收入增长缓慢,以及未来预期的不确定性是制约居民消费的关键因素。
[期刊] 统计研究
[作者]
桂文林 韩兆洲
Bayes季节调整方法因有坚实的理论基础,调整效果优于其他方法等,日益受到广泛的重视与应用。本文将Bayes季节调整模型引入国内,同时在模型中补充贸易日和闰年的影响。用R软件Timsac包中的Bayesian程序实现对社会消费品零售额的季节调整和环比增长率测算,测算结果表明,长期我国社会消费品零售总额具有稳定的指数增长趋势和U型季节特征,得到的月环比增长率反应灵敏。通过季节指数抛物线拟合,得到"五一"和"十一"节日经济效应和比例。总体上"五一"的节日效应显著;"十一"有正面效应,但影响不显著。
关键词：
贝叶斯模型 季节调整 居民消费 节日效应
[期刊] 统计与决策
[作者]
张鸣芳
文章论述了对我国主要价格指数进行季节调整和季节变动模式测定的意义;比较了用X-12ARIMA和TRAMO/SEATS两种方法在我国四个主要价格指数年内季节变动模式测定结果上的联系和差异;最后,提出了在我国进行季节变动模式测定的若干建议。
[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。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
