X13季节调整原理可以识别并去除时间序列数据中的季节性成分,包括每年的周期性变化、每月的周期性变化和其他特定的节假日效应。 具体来说,X13季节调整原理通过将时间序列数据分解为四个成分来进行季节调整:趋势成分、季节成分、周期性变化和不规则成分。首先,它使用线性回归方法来估计趋势成分和周期性变化成分。然后,它...
• X13-arima-seats源代码•季节调整流程 ttp:/// 预调整+预测 regARIMA 平滑(X11) 或模型滤波(seat) 输出诊断 X13 R • regARIMA模型一方面初步提取季节因子,另一方面给序列 补充两端的预测值。 对残差做sarima模型 并两端向外预测一年 • regARIMA模型参数:arima{} •...
X13过程按可以季节调整每月或每季度的时间序列。 关于X12和X13,我们不再详述。介绍几个相关的R包,供大家参考: X12包:包含了 X-12 ARIMA/X13-ARIMA-SEATS 方法 seasonal包:提供了X-13-ARIMA-SEATS方法更易用的接口,同时也包含了X11和X12方法。 RJDemetra包:提供了季节调整软件JDemetra的接口,JDemetra提供了...
季节调整方法regarima节假日工作日应用 X13季节调整方法的R实现及应用携程商务智能部严紫丹•为什么要使用X13进行季节调整?•许多经济数据季节性波动明显,不能反映经济活动的真实波动;•计算环比数据需要使用季节调整后的序列,国家统计局从2011年开始发布季节调整后的环比数据,国际上主要国家的经济数据早就使用了季节...
X13季节调整方法的R实现及应用 携程商务智能部 严紫丹 X • • • • • 1 3 你 调计 节计 许 1 1 2 为 需 整算 调算 多 5 0 5 0 0 0 0 0 要;合 整环 经 Jan-02 0 0 0 0 0 什 说 成后比济 Aug-02 么 服 指 的数 数 Mar-03 要 你 数 环据 据 Oct-03 使 的 ,...
ChinaR2013-X13季节调整方法的R实现及应用|||ChinaR2013-X13季节调整方法的R实现及应用|||ChinaR2013-X13季节调整方法的R实现及应用 VIP免费下载 下载文档 收藏 分享 赏 0下载提示 1、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。 2、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退...
摘要 本发明实施例公开了一种基于X13季节调整和因素回归的售电量预测方法及装置,对历史售电量数据进行预处理,利用X13季节调整算法将预处理后的售电量序列分解为趋势项、季节项和随机项;根据各子序列的影响因素和曲线特征采用预测算法分别进行预测,为保证趋势项预测精度和鲁棒性,采用多种算法分别进行预测;将各子序列的...
python做x13季节调整 There should be one—--and preferably only one –--obvious way to do it. ---摘自The Zen of Python, by Time Peters 一些往事 在正式进入Decorator话题之前,请允许我讲一个小故事。 在最近的项目开发过程中,一位同事在读我的代码的时候,提出质疑,为什么同样的验证代码要重复出现在...
US Census发布的X-13-ARIMA-SEAT的季调程序配置方法 我们在前文《一个评估疫情冲击宏观经济的方法》中讲到,一个评估疫情冲击的方法,是在月度宏观数据中,剔除春节效应后,来看同比增速。目前国际上最流行的季节调整方法,是美国人口普查局(US Census)所发布的X-13-ARIMA-SEAT方法。
US Census发布的X-13-ARIMA-SEAT的季调程序配置方法 我们在前文《一个评估疫情冲击宏观经济的方法》中讲到,一个评估疫情冲击的方法,是在月度宏观数据中,剔除春节效应后,来看同比增速。目前国际上最流行的季节调整方法,是美国人口普查局(US Census)所发布的X-13-ARIMA-SEAT方法。