经济时间序列分析 原理篇 第四章 季节调整模型-版本2014-10-29
8.1 Census X-13季节调整模型 8.1 Census X-13季节调整模型 #eviews #EViews在数据分析中的应用 #何晓琦 - 何晓琦老师于20240928发布在抖音,已经收获了3489个喜欢,来抖音,记录美好生活!
第四章.季节调整模型 4-1标准季节调整模型在经济时间序列中,经常存在随季节变化而变化的周期性分量。季节调节模型就是把这种季节分量从时间序列中分离出来。假设时间序列由如下分量组成 nnnn wsty 其中为趋势分量,为季节分量,为白噪声。 n t n s n w 假设季节分量的周期为 n sp,若不考虑随机波动的成分,则有...
Hubrich(2005)发现,相比于菲利普斯曲线模型等多变量模型,AR模型的预测表现更好。尤其是当预测期限为12个月时,AR模型预测的通胀最准确。张婷(2014)基于SARIMA模型和X-12-ARIMA模型对中国的CPI月度数据进行预测分析,发现X-12季节调整模型更有效。孙舞媛和伍海军(2017)运用基于考虑春节效应的季节调整模型对中国CPI进行了...
4-1 标准季节调整模型 在经济时间序列中,经常存在随季节变化而变化的周期性分量。季节调节模 型就是把这种季节分量从时间序列中分离出来。假设时间序列由如下分量组成 wsty nnnn 其中tn 为趋势分量,sn 为季节分量,wn 为白噪声。 假设季节分量sn 的周期为 p ,若不考虑随机波动的成分,则有...
季节调整模型的确定方法及其应用刘 薇(天水师范学院 数学与统计学院, 甘肃 天水 741001)摘要: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, ...
摘要:季节调整使子年度数据可比,有利于环比增长率测算和经济监测。国际上季节调整模型众多,模 型选择是季节调整的首要任务。以国际常用的X一12一ARIMA和TRAM0/SEATS模型的选择为目标、以 两模型理论差异分析为基础、以中国2001-2010年的月度CPI数据为样本,通过谱分析方法检验剩余季节 ...
, 摘要 季节调整使子年度数据可比 有利于环比增长率测算和经济监测 国际上季节调整模型众多 模 。 / 、 型选择是季节调整的首要任务 以国际常用的X-12-ARIMA和TRAMOSEATS模型的选择为目标 以 、 — , 两模型理论差异分析为基础 以中国 年的月度 数据为样本 通过谱分析方法检验剩余季节 20012010 CPI 、 、 、...
如图5-33所示,时间序列可以分为长期趋势(trend)、季节变动(seasonal)、循环变动(cycling)和随机波动(irregular)四个部分。四个部分的组成方式可分为加法模型、乘法模型和混合模型三类。加法模型可表示为:D=T+S+C+I;乘法模型表示为:D=T×S×C×I;混合模型就是公式中既有加号也有乘号。
季节调整使子年度数据可比,有利于环比增长率测算和经济监测。国际上季节调整模型众多,模型选择是季节调整的首要任务。以国际常用的X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS模型的选择为目标、以两模型理论差异分析为基础、以中国2001—2010年的月度CPI数据为样本,通过谱分析方法检验剩余季节性、幂等、平滑间距和修正历史等方法检验模型稳...