中国居民消费季节调整:2000～2010——基于均方根信息滤波状态空间模型的研究
本文关键词： 状态空间模型 季节调整 均方根信息滤波 出处：《数理统计与管理》2015年03期 论文类型：期刊论文
【摘要】：近年我国消费率持续下降,在我国消费社会处于转型升级的重要时期,投资与消费的失衡是当前宏观经济中最严重的问题之一。本文在基于传统的Kalman滤波状态空间季节调整模型的基础上,用均方根信息滤波的方法对状态空间季节调整模型进行改进,充分利用R软件中DECOMP程序包的优势将2000年1月至2010年12月我国居民消费非平稳序列进行分解。所得结论:(1)二阶AR成分模型最优。交易日对我国消费品零售额影响不显著。(2)我国社会消费品零售额有两阶段指数发展趋势特征,2003年是趋势变化转折点,后期比前期增长快。具有中间低、两头高的U型季节特征。(3)得到非常平滑的月环比增长率,为经济监测提供了更稳定的依据。
[Abstract]:In recent years, the consumption rate of our country has been declining continuously, and the consumption society in our country is in an important period of transformation and upgrading. The imbalance between investment and consumption is one of the most serious problems in the current macro economy. This paper is based on the traditional seasonal adjustment model of Kalman filtering state space. The method of root-mean-square information filtering is used to improve the seasonal adjustment model of state space. The non-stationary sequence of Chinese residents' consumption from January 2000 to December 2010 is decomposed by making full use of the advantage of DECOMP package in R software. A conclusion is drawn that the second-order AR component model is optimal. The influence of trading day on the retail sales of consumer goods in China is obtained. The retail sales of consumer goods in China are characterized by a two-stage exponential trend. 2003 was the turning point of trend change. In the later period, the growth rate is faster than that in the early period. The U-shaped seasonal feature with low middle and high ends of U-type. 3) A very smooth monthly specific growth rate is obtained, which provides a more stable basis for economic monitoring.
【作者单位】： 暨南大学经济学院统计学系;
【基金】：国家哲学社会科学基金(10BJY050) 广东省哲学社会科学基金(09E-04) 教育部人文社会科学基金青年项目(13YJC910004) 中国博士后科学基金(2012M520509)资助 中央高校基本科研业务费专项资金
【分类号】：F224;F126.1
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，本文编号：1553560
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