X-12-ARIMA季节调整中春节模型的改进与应用

发布时间：2017-09-10 21:03

  本文关键词：X-12-ARIMA季节调整中春节模型的改进与应用

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【摘要】：季节因素是影响时间序列多种因素中最主要的一种,当一个时间序列受到较强的季节影响时,数据本身所要传达的真实信息、基本变化以及非季节特征就难以表现出来,因此,为了使得时间序列能够准确反映数据本身所要传达的潜在变动规律,就要对其进行季节调整,以消除季节因素的影响.X-12-ARIMA模型是国际上广泛使用的基于过滤器的季节调整模型,其中最值得研究的是春节模型,因为春节作为中国最重要的传统节日之一深刻影响着人们的消费习惯、市场行为以及国家政策.当前应用最多的春节模型主要有单变量等权重、多变量等权重和三区段线性权重模型.本文在此基础上对春节模型进行了扩展,提出了流量数据和存量数据的三区段指数权重春节模型,并将其应用于社会消费品零售总额、居民消费价格指数和货币供应量MO的季节调整中,研究结果显示社会消费品零售总额的春节前和春节中效应比较明显,春节后效应不显著；居民消费价格指数的春节前、春节中和春节后效应都比较显著；而作为存量数据的货币供应量M0的春节前、春节中和春节后效应却非常显著. 通过对几个不同模型的比较研究,发现三区段指数权重流量模型不仅能够很好地分解出春节效应,而且能提供更多的信息.尽管社会消费品零售总额和居民消费价格指数的三区段线性权重春节模型和三区段指数权重春节模型的季节调整效果相差不大,但参数大小不同.货币供应量M0的三区段指数权重模型比三区段线性权重模型的季节调整受到的离群值冲击小,调整之后的序列更加光滑. 综上所述,本文提出的三区段指数权重春节模型不仅具有一定的理论研究价值,还能够很好地对流量数据和存量数据进行春节效应的估计,同时可以帮助研究者对我国经济时间序列进行有效的季节调整.
【关键词】：X-12-ARIMA模型 季节调整 春节效应 三区段指数权重春节模型
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：C913.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-11
• 1.1 研究背景、方法和意义8-9
• 1.2 本文结构设置9-11
• 第二章 文献综述11-15
• 2.1 国外研究过程和现状11-13
• 2.2 国内研究现状和应用13-15
• 第三章 X-12-ARIMA季节调整模型介绍15-23
• 3.1 时间序列相关知识15
• 3.2 季节调整的相关概念15-16
• 3.3 X-12-ARIMA程序的基本流程16-17
• 3.4 regARIMA模块分析17-20
• 3.4.1 regARIMA建模原理17-18
• 3.4.2 离群值识别18-19
• 3.4.3 日历效应19-20
• 3.5 X-11季节调整计算原型20-23
• 第四章 春节模型及其扩展23-27
• 4.1 单变量与多变量等权重春节模型23-24
• 4.1.1 流量数据的单变量等权重春节模型23-24
• 4.1.2 存量数据的单变量等权重春节模型24
• 4.1.3 多变量等权重春节模型24
• 4.2 三区段线性权重春节模型24-26
• 4.2.1 三区段线性权重流量数据模型25
• 4.2.2 三区段线性权重存量数据模型25-26
• 4.3 三区段变权重模型的扩展26-27
• 4.3.1 三区段指数权重流量数据模型26
• 4.3.2 三区段指数权重存量数据模型26-27
• 第五章 主要经济指标季节调整实证分析27-44
• 5.1 社会消费品零售总额季节调整27-35
• 5.1.1 单变量等权重春节模型29-31
• 5.1.2 三区段等权重春节模型调整31-32
• 5.1.3 三区段线性权重模型32-33
• 5.1.4 三区段指数权重春节模型33-35
• 5.2 居民消费价格指数季节调整35-39
• 5.2.1 三区段春节模型38-39
• 5.3 货币供应量季节调整39-44
• 5.3.1 初步季节调整39-40
• 5.3.2 三区段线性权重春节模型40-41
• 5.3.3 三区段指数权重存量春节模型41-44
• 第六章 总结与讨论44-45
• 参考文献45-47
• 致谢47

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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1 桂文林;子年度经济时间序列季节调整模型与应用研究[D];暨南大学;2011年

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本文编号：826600