这就为时间序列分解问题带来了复杂性。 1、X11 X11方法针对季度和月度时间序列数据进行季节性调整。X11方法由美国人口普查局开发,最早可以追溯到1950年代。该方法得到的趋势周期估计值可用于包括终点在内的所有观测值,并且允许季节成分随时间缓慢变化。X11还有一些复杂的方法来处理交易日变化、假日效应和已知预测因子的...
X-11法是美国商务部标准的调整方法(乘法模型、加法模型)，乘法模型适用于序列可被分解为趋势项与季节项的乘积，加法模型适用于序列可被分解为趋势项与季节项的和。乘法模型只适用于序列值都为正的情形。 关于调整后的序列的名字。Eviews在原序列名后加SA，可以改变序列名，将被存储在工作文件中。应当注意，季节...
X-11季节调整模块是基于多次迭代的移动平均方法进行成分分解,以表格的形式输出计算结果,包括每一次迭代计算的结果、最终的因素分解结果和诊断检验部分。PBC版X-12-ARIMA软件可以给出最终的季节因素、春节因素、不规则因素、趋势循环因素和季节调整后序列等的数据和图形显示,同时还给出时间序列的短期预测值。 (二)PBC版...
该方法使用乘法或加法分解调整原始时间序列。模型使用迭代过程拟合来估计三个 X-11 因素:趋势周期、季节性和不规则因素。趋势周期成分包含长期趋势和长期周期性效应。不规则成分包含趋势和季节性成分无法解释的变异效应。有关 X-11 方法的发展史概述,请参见 SAS/ETS 13.1 User’s Guide(搜索“Historical Development ...
X-12-ARIMA是在X11方法的基础上发展起来的,它是由X11方法和时间序列模型组合而成的季节调整方法。增加了交易日和节假日影响的调节功能,增加了季节、趋势循环和不规则成分分解模型的选择功能。所以可以用X-12-ARIMA模型解决由于季节性因素引起的季节影响问题。
2、X-11季节调整模块。X-11季节调整模块是基于多次迭代的移动平均方法进行成分分解,以表格的形式输出计算结果,包括每一次迭代计算的结果、最终的因素分解结果和诊断检验部分。PBC版X-12-ARIMA软件可以给出最终的季节因素、春节因素、不规则因素、趋势循环因素和季节调整后序列等的数据和图形显示,同时还给出时间序列的短...
阅读:23次|页数:5页|上传:2015-09-11 10:15 季节性波动时间序列预测的分解季节指数法X,季节性波动时间序列预测的分解季节指数法X,时间序列季节分解,时间序列分解法,时间序列分解,时间序列分解模型,时间序列的分解,时间序列分解法适用于,时间序列预测法,时间序列预测,时间序列预测模型,...
1 时序的平滑化和季节性分解 对时序数据建立复杂模型之前也需要对其进行描述和可视化。在本节中,我们将对时序进行平滑化以探究其总体趋势,并对其进行分解以观察时序中是否存在季节性因素。 1.1通过简单移动平均进行平滑处理 时序数据集中通常有很显著的随机或误差成分。为了辨明数据中的规律,我们总是希望能够撇开这些波动...
X-13-ARIMA-SEAT是由USCensus发布的一个季节性调整程序。其基础是X-11,X-11是一系列的中心化移动平均。由于是中心化的移动平均,因此X-11在处理序列两端的数据存在困难。X-13-ARIMA-SEAT,引入带有回归自变量的ARIMA(regARIMA)来对序列进行预测扩展,从而部分解决了最新数据的移动平均。另外,regARIMA还可以识别异常值...
内容提示: 文章编号 :1002 - 1566(2000)06 - 0060 - 05季节性波动时间序列预测的分解季节指数法Ξ郭秀英1 尹兴国2 张艳云1(1.西南石油学院 ,南充 63700 ;2.川中钻井工程公司)摘 要 :本文在分析研究已有季节性波动时间序列的预测方法基础上 ,提出了一种简单、 易懂的实用预测方法 ,并通过实例验证了该方法是...