摘要
在季节性经济序列中,如果季节性变化特征在整个序列中非常稳定,那么进行季节调整相对比较容易。但有时会遇到一些经济序列,在存在季节性变化的同时,其季节性变化的规律也在随时间发生着变化。这时,就要根据实际情况,设定特殊的回归因子从序列中剔除这种随时间变化的季节性特征,从而得到较好的调整结果。本文以中国金融业不变价增加值序列为例,通过使用NBS-SA季节调整软件阐述如何完成这一调整过程。NBS-SA是在中国国家统计局环比统计重大课题支持下我课题组研制开发的一款中文版季节调整...
在季节性经济序列中,如果季节性变化特征在整个序列中非常稳定,那么进行季节调整相对比较容易。但有时会遇到一些经济序列,在存在季节性变化的同时,其季节性变化的规律也在随时间发生着变化。这时,就要根据实际情况,设定特殊的回归因子从序列中剔除这种随时间变化的季节性特征,从而得到较好的调整结果。本文以中国金融业不变价增加值序列为例,通过使用NBS-SA季节调整软件阐述如何完成这一调整过程。NBS-SA是在中国国家统计局环比统计重大课题支持下我课题组研制开发的一款中文版季节调整软件。该软件是在美国普查局研发的X-13A-S基础上开发的。与X-13A-S的主要区别在于NBS-SA中增加了中国工作日、交易日以及移动假日(春节、中秋节、端午节)等特色功能选项。采用非参数方法,即移动平均的方法(X11),进行季节成分的提取,是该软件的一大特色。首先对NBS-SA软件的季节调整工作原理予以简单的介绍,以为后面的研究分析做准备。NBS-SA的季节调整过程,主要分为三个步骤:①通过回归剔除日历效应等影响因素;②对回归残差建立季节ARIMA模型,对原始序列进行前向和后向预测拓展;③对经预测拓展的回归模型残差序列进
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