1 日历调整 在季节性数据中看到的一些变化可能是由于简单的日历效应。 在这种情况下,如果在拟合预测模型之前消除变化,通常更容易。 例如,如果您正在研究农场的每月牛奶产量,除了全年的季节性变化外,由于每个月的天数不同,月份之间也会存在差异。 请注意,与每月总产量图(上图)相比,平均日产量图(下图)中的季节性模式...
研究主要分三类:一是季节调整 方法的介绍;二是季节调整方法的改进;三是实证研究。 本文 选取黑龙江为研究区域, 采取 Census X12 季节调整办法对 黑龙江零售品销售总额序列(2003~2008)进行剥离,得到长 期趋势 TC 和季节因素 S, 并计算出季节因素的影响系数— 季节指数; 对长期趋势 TC 序列进行时间序列回归预测季节...
季节调整就是将一个时间序列分解成以上各部分。X-11方法、贝叶斯方法。贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差...
基于Census X12和HP滤波海南蔬菜价格波动特征及原因分析 摘要 以海南省主要蔬菜品种2012年1月至2015年9月的月零售价格为研究对象,采用Census X12季节调整方法,把季节变动S分离出来,分析海南省各类蔬菜价格的季节性波动情况,进一步采用HP滤波法将趋势变动T、循环变动 C分离出来,分析海南省各类蔬菜价格的趋势和循环波动情况...
CensusX12季节调整方法是在X11方法的基础上发展而来的,包括X11季节调整方法的全部功能,并且对X11方法做了改进。由于CensusX12方法除了加法模型以外的其他模型不允许序列数据中存在零和负数,所以本文采用CensusX12方法的加法模型,加法模型的一般形式为:图1现金流通过程简图图1很好的反映了现金...
1.2 研究方法 1.2.1 CensusX12 季节调整法 X12 季节调整法是美国官方对公布的经济时间序列数据进行季节调整的标准方法。一般来说,经济时间序列的变化通常是由长期趋势要素(Trend)、循环要素(Cycle)、季节变动要素(Seasonal)和不规则要素(Irregular)共同影响形成的。以月份或季度作为时间观测单位的经济时间序列的季节性波...
本文运用季节调整和HP滤波等方法,综合分析宁夏多家农产品批发市场的调研结果,得出宁夏蔬菜价格中长期趋势、季节波动和周期循环规律。研究发现,宁夏蔬菜价格季节性波动与甘肃、陕西等临近地区的变动规律基本一致。长期来看,受成本、货币等因素影响,宁夏蔬菜价格呈现小幅上升的趋势。但是,宁夏蔬菜批发价格循环波动周期较短,波...
尝试应用SARIMA模型处理具有季节周期性的非平稳负荷时间序列,同时应用Census X12季节调整方法将呈明显趋势循环性、季节周期性的区域负荷时间序列分解成具有实际经济含义的趋势循环要素、季节要素、不规则要素并进行中长期区域负荷的分析与预测。通过在苏州地区115个月的负荷实证检验,结果表明Census X12-SARIMA季节调整模型及...