KIFA交易数据中移动假日效应识别及其调整研究
发布时间:2017-09-18 18:22
本文关键词:KIFA交易数据中移动假日效应识别及其调整研究
【摘要】:经济序列受到季节变动因素的影响,季节性会掩盖经济序列的特征与基本变动,季节调整后的经济序列可以更好地反映发展规律与趋势。但很多经济序列还受到移动假日效应的影响,单纯的季节调整,并没有解决移动假日效应给经济序列带来的影响,移动假日效应对季节调整后的经济序列的直接影响为各年同期观测值的不可比,使得季节调整效果欠佳。且与单纯的季节调整相比,移动假日调整后的经济序列更加平稳,调整效果更好。所以在进行经济序列季节调整前,应确定移动假日效应是否存在,在识别并消除移动假日效应后,再进行季节调整。本文以KIFA交易数据为研究对象,进行移动假日效应识别及其调整的探索性研究,具体介绍了“七夕效应”识别、效应周期的确定、效应影响模式的总结、向前回溯和向后预测各年效用周期的拍卖量及移动假日效应调整和效果分析一系列主要步骤;以及“春节效应”识别,分析春节移动假日效应和固定假日效应之间的关系。采用年-年时序图法对移动假日效应进行识别;以移动假日为中点绘制一定时间段内鲜切花拍卖量的逐日年-年时序图,以及利用统计检验来确定移动假日效应周期,并用GARCH模型检验效应周期,确保采用变点分析法得到的效应周期的准确性;采用TSCI法和本文方法对各年效应周期内鲜切花拍卖量进行预测分析;最后再进行调整,以期实现各年同期观测值的可比性。
【关键词】:经济序列 移动假日效应 GARCH模型
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F124.8;F224
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 第一章 绪论9-13
- 1.1 选题背景和研究意义9-10
- 1.1.1 选题背景9-10
- 1.1.2 研究意义10
- 1.2 国内外研究现状10-12
- 1.2.1 移动假日的识别方面10-11
- 1.2.2 在季节调整中的应用方面11-12
- 1.3 研究内容12-13
- 第二章 移动假日效应相关理论和方法13-21
- 2.1 移动假日效应的识别及效应期的确定13-18
- 2.1.1 趋势性检验及消除13-14
- 2.1.2 移动假日效应的识别14
- 2.1.3 移动假日效应的识别14-15
- 2.1.4 GARCH模型15-17
- 2.1.5 移动假日效应影响模式17-18
- 2.2 对经济序列进行预测分析18-19
- 2.2.1 TSCI方法预测18
- 2.2.2 本文预测方法18-19
- 2.3 移动假日的季节调整19-21
- 2.3.1 X-12-ARIMA季节调整方法19-20
- 2.3.2 TRAMO/SEATS法季节调整方法20-21
- 第三章 KIFA中“七夕效应”分析21-37
- 3.1 KIFA中“七夕效应”识别22-24
- 3.1.1 “七夕效应”识别22-24
- 3.1.2 平稳性检验24
- 3.2 KIFA中“七夕效应”周期的确定24-27
- 3.3 KIFA中“七夕效应”GARCH模型的检验27-31
- 3.3.1 波动聚集性分析27-28
- 3.3.2 平稳性检验28-29
- 3.3.3 正态性检验29-30
- 3.3.4 自相关检验30
- 3.3.5 ARCH效应检验30-31
- 3.4 KIFA中“七夕效应”的GARCH模型分析31-36
- 3.4.1 “七夕效应”的分析31-34
- 3.4.2 “七夕效应”周期的分析34-36
- 3.5 KIFA中“七夕效应”效应影响模式36-37
- 第四章 KIFA中“春节效应”分析37-45
- 4.1 春节和情人节时间间隔大时的效应识别38-41
- 4.2 春节和情人节时间间隔小时的效应识别41-43
- 4.3 春节和情人节重合时的效应识别43-45
- 第五章 移动假日效应的预测分析和调整研究45-57
- 5.1 移动假日效应的预测分析45-53
- 5.2 移动假日效应调整及效果分析53-57
- 5.2.1 移动假日效应的调整研究54
- 5.2.2 移动假日效应调整的效果分析54-57
- 第六章 研究总结与展望57-59
- 6.1 研究总结57-58
- 6.2 展望58-59
- 致谢59-61
- 参考文献61-65
- 附录A 攻读学位期间发表论文目录65
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 贺凤羊;刘建平;;如何对中国CPI进行季节调整——基于X-12-ARIMA方法的改进[J];数量经济技术经济研究;2011年05期
2 薛允莲;张晋昕;张熙;刘贵浩;;时间序列中移动假日效应调整方法的比较[J];中国卫生统计;2010年04期
,本文编号:877121
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