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[期刊] 调研世界
[作者]
盛都运 李兴绪
文章首先对CPI季节调整原因、方法进行说明,然后介绍X-12-ARIMA方法。考虑到中国特有的春节等移动假日效应问题,为剔除春节假日因素,笔者引入春节虚拟变量,建立了消除春节效应的模型。结果显示:消除春节因素的季节调整可更加准确地反映中国CPI的基本发展趋势。最后,利用消除春节因素的效应模型对CPI进行短期预测,预测结果与实际较为吻合。
[期刊] 统计研究
[作者]
贾淑梅
The paper forwards some new methods to elimnate seasonal factor of spring festival of China and conducts experimental researches.
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
李晓芳 吴桂珍 高铁梅
对我国经济指标进行季节调整研究的重要问题之一是消除春节因素的干扰。本文针对不同的数据类型提供了两种先验的月份调整方法:月平均日值法和比例因子法,并证实了这两种方法的有效性。
关键词：
季节调整 月份调整 春节因素
[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] 统计与决策
[作者]
汪志红 周建波
针对我国部分网络招聘春节效应显著以及春节影响时段确定方法数字性特征不足的问题,文章基于X-13ARIMA-SEATS模型中Genhol程序的思想,采用组合循环遍历方法寻找春节效应显著性统计量和最优模型选择统计量,循环似穷尽性确定网络招聘的最佳影响时间区段,进行符合我国移动假日特点的网络招聘时间序列季节调整。以我国蓝领技能人才网络招聘需求序列为实证的研究结论显示,其春节前后的最佳招聘需求序列具有显著影响的时间区段为节前5天、节中7天和节后19天,节前和节后有显著的正向影响,节中表现为显著的负向影响,调整后的网络招聘曲线季节性效应不显著。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪志红 周建波
针对我国部分网络招聘春节效应显著以及春节影响时段确定方法数字性特征不足的问题，文章基于X-13ARIMA-SEATS模型中Genhol程序的思想，采用组合循环遍历方法寻找春节效应显著性统计量和最优模型选择统计量，循环似穷尽性确定网络招聘的最佳影响时间区段，进行符合我国移动假日特点的网络招聘时间序列季节调整。以我国蓝领技能人才网络招聘需求序列为实证的研究结论显示，其春节前后的最佳招聘需求序列具有显著影响的时间区段为节前5天、节中7天和节后19天，节前和节后有显著的正向影响，节中表现为显著的负向影响，调整后的网络招聘曲线季节性效应不显著。
[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] 统计研究
[作者]
董雅秀 沈赟 董莉娟
CPI中长期变动趋势的预测一直是困扰经济学界的一个问题。本文研究了CPI月度环比指数的季节调整,并建立了CPI中长期预测的模型,并利用该模型对我国2007年CPI上涨趋势进行了预测。
关键词：
CPI 季节调整 年率
[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] 经济问题
[作者]
张立
选取1997年1月～2011年12月间我国月度CPI和PPI数据进行了定基处理和季节调整,然后在其基础上建立了VAR模型。该模型分析的结果表明CPI和PPI之间存在协整关系。格兰杰因果检验分析结果表明,在5%的显著性水平下,CPI与PPI互为格兰杰因果。方差分解的结果表明,CPI和PPI自己对自己的变化的贡献率比较大。
关键词：
消费价格指数 生产者价格指数 季节调整
[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] 统计研究
[作者]
吴岚 朱莉 龚晓彪
本文首先对季节调整方法的发展及应用进行说明,并对X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS进行比较;其次使用X-12-ARIMA方法对我国CPI时间序列数据做了实证研究,分离出最终趋势成分、季节成分等;然后通过PBC版X-12-ARIMA分离出时间序列中的春节因素;最后通过调整后的CPI序列进行短期预测。
[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
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