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[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] 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
[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]
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] 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] 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] 山西财经大学学报
[作者]
李继民 董继华
文章分析了我国货币供给与需求的均衡与非均衡问题。根据偏调整模型建立货币供给与货币需求之间的均衡关系,通过对货币供给相关因素的分析,间接求出我国货币需求函数。在此基础上,运用季节性误差修正模型(SECM)求出我国货币市场非均衡的动态调整速度,以此检验我国经济力量对货币市场失衡的自我纠正能力。结果显示,经过二十多年的发展,我国的市场化改革取得了显著成就,货币市场非均衡的自我纠正能力显著提高。但是,由于在不同的季节性模式下,货币市场非均衡的自我纠正能力有显著差异,所以,央行在制定货币政策时需要区别对待。
[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] 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] 数量经济技术经济研究
[作者]
桂文林 韩兆洲
中国迄今为止尚未公布包括季度GDP在内的经季节调整的经济指标数据,这不仅不利于对中国宏观经济运行监测,也无法满足国际比较的迫切需要。本文对中国1996年一季度至2009年四季度的实际GDP构建基于状态空间形式的季节调整模型,通过卡尔曼滤波递推算法对状态向量的各分量进行了最优估计、平滑和预测,并对超参数进行了极大似然估计。在此基础上分析了这一期间中国GDP的主要季节和趋势特征,并计算出了季节调整后的季度环比增长率指标用来分析和监测经济走势,鉴别趋势拐点,制定相关经济政策。最后通过与国际通用的TRAMO-SEATS季节调整模型的对比发现其优越性。
[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] 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] 统计与决策
[作者]
刘薇
针对季节调整建模中对季节周期的主观识别和诊断,文章通过自相关函数和偏自相关函数检验,辅助回归检验,季节变动显著性检验等方法较为客观的确定季节的周期;针对季节调整方法(如X-12-ARIMA)中提供的模型有限这个局限性,借鉴Box-Jenkins建模方法,对差分后的序列利用自相关函数和偏自相关函数,识别模型的可能阶数,从中筛选合适的模型,提高建模的效率和准确性。
关键词：
季节调整 季节变动 主观 客观
[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。
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