中国季度GDP的季节调整:结构时间序列方法

发布时间：2017-07-18 10:17

  本文关键词：中国季度GDP的季节调整:结构时间序列方法

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【摘要】：本文利用结构时间序列方法讨论了中国季度GDP的季节调整问题,从季节单位根、季节自相关、周期自相关等多个方面对不同季节模式的调整结果进行了比较。结论认为,随机虚拟变量形式和三角函数形式得到的调整结果非常相似;结构时间序列方法更好地捕捉到了时变季节特征,明显优于X-11和SEATS方法;非高斯稳健季节调整的结果表明,高斯结构时间序列方法具有较好的稳定性。
【作者单位】： 南开大学数量经济研究所;南开大学统计制度与方法研究中心;天津社会科学院;天津数量经济学会;
【关键词】： 季节调整 结构时间序列 状态空间形式 非高斯分布
【分类号】：F222.33
【正文快照】： 一、季节调整模式的选择当前国际主流的季节调整方法分为两类:第一类以非参数滤波为基础,以X11为代表。X12-ARIMA在X-11的基础上引入ARIMA建模方法,这种方法是以数据为基础的,包括了异常值修正、交易日效应修正和各种移动平均滤子几个步骤。除了对交易日、节假日等日历效应的

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本文编号：557227