数据预调整,主要是采用ARIMA模型进行调整。 1、ARIMA模型 实际上X12-ARIMA模型,分为两个模块,即数据预调整regARIMA模块和X11两个子模块。regARIMA模块用于建立ARIMA模型,X11用于季节性调整。 数据预调整regARIMA模块,采用标准的ARIMA模型,即: \varphi(L)\Phi(L^{s})(1-L)^{d}(1-L^{s})^{D}z_{t}=\t...
现在,我们可以开始进行 X12 季节调整。使用以下代码实现: ```markdown ```python from statsmodels.tsa.x13 import x13_arima_analysis # 运行 X12 季节调整 result = x13_arima_analysis(data['Value']) # 获取调整后的季度数据 adjusted_data = result.seasadj 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10...
基于SARIMA模型和X-12-ARIMA季节调整方法预测的比较 热度: x12季节调整方法 篇一:第七章季节性时间序列分析方法 第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在,故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来,单独作为一章加以研究,具有较强的现实意义。本章共分四节:简单随机时间序列模型、乘积季节...
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 ...
时间序列季节调整与PBC版X 12 ARIMA方法时间序列季节调整与PBC版X 12 ARIMA方法 时间序列季节调整与PBC版X-12-ARIMA方法2009-10-09 21:44长期以来,我国经济分析中习惯使用同比数据。同立ARIMA模型对序列进行前向预测和后向预测、补充数据,以保证在使用移动
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天...
(arima=c(0,1,1),sarima=c(1,1,1)),3) #change the arima and sarima setting for the fourth ts object xb <- setP(xb,list(arima=c(1,1,1),sarima=c(1,1,1)),4) #run X12 on all series xb <- X12(xb) summary(xb) #Set automdl=TRUE for the first ts xb <- setP(xb,list...
51CTO博客已为您找到关于x12arima季节调整方法的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及x12arima季节调整方法问答内容。更多x12arima季节调整方法相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
结果表明:我国猪肉价格整体呈上涨趋势,平均每34个月经历一次周期波动,具体表现在每年1季度和2季度处于季节性下跌,3季度和4季度处于季节性上升,其中9月和12月上涨至最高点,4月和5月下降至最低点。最后,运用ARIMA模型预测我国2017年11月—2018年12月的猪肉价格。
基于X12-ARIMA加法模型的保费收入研究