ARIMA模型是一种广泛使用的统计模型。在季节调整领域,ARIMA模 型具有重要意义,可以帮助我们更好地理解和预测数据的季节性趋势。 本文将介绍基于ARIMA模型的季节调整方法及研究进展。 方法与步骤 1、数据准备 在进行季节调整之前,需要准备好包含时间信息和季节性影响的数据。
在时间序列季节调整方法中,以美国普查局开发的X-12-ARIMA及欧盟统计中心开发的TRAMO/SEATS应用最为广泛,这两种方法都是基于ARIMA模型的季节调整方法,对一些特殊因素(如交易日、固定及移动假日因素等)具有较好的处理方法。固定节日效应通常视为季节因素的一部分,因此可以不做特殊处理。而移动假日效应则需要特殊的建模方法...
节调整就是通过数学的方法,将时间序列分解为四个 影响因素,即趋势(Trend)因素、周期(Cycle)因素、不 规则(Irregular)因素和季节(Seasona1)因素,把原始时 间序列中隐含的季节性因素予以剔除。 在基于ARIMA模型的季节调整方法中,以美国普 查局开发的X.12一ARIMA及欧盟统计中心开发的 ...
基于ARIMA模型的季节调整方法及研究进展
季节因素是影响时间序列多种因素中最主要的一种,当一个时间序列受到较强的季节影响时,数据本身所要传达的真实信息,基本变化以及非季节特征就难以表现出来,因此,为了使得时间序列能够准确反映数据本身所要传达的潜在变动规律,就要对其进行季节调整,以消除季节因素的影响.X-12-ARIMA模型是国际上广泛使用的基于过滤器的季...
∞L13546~.cnki.⋯tjy⋯jc一.—·基于SARIMA模型和X一1一ARIMA季节调整方法预测的比较李少雄,李本光1.中国工商银行北京分行,北京100031;.贵州大学经济学院,贵阳55005摘要:文章基于贵州省1998-015年固定资产投资季度数据,分别采用SARIMA模型和x一1一ARIMA季节
基于SARIMA模型和X-12-ARIMA季节调整方法预测的比较 Comparison of Prediction Method Based on SARIMA Model and X-12-ARIMA Seasonal Adjustment Method 作 者：李少雄[1,2];李本光[2]Li Shaoxiong1,2, Li Benguang2（1 .Beijing Branch of Industrial and Commercial Bank of China, Beijing 100031, China...
摘要:利用X12季节调整法和H-P滤波法对2007年1月—2018年3 月我国玉米价格时间序列进行分解,研究其波动规律。结果发现,玉米 价格受季节因素影响较大,整体趋势为先上升后下降,并呈周期性波动。 利用ARIMA模型预测玉米价格走势,发现短期内玉米价格会有小幅度的 ...