收藏本站
《天津财经大学》 2014年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

月度CPI的季节调整

李海利  
【摘要】:从改革开放到现在,我国的年度数据只有30多个。对于很多经济研究来说这样的数据量是远远不够的,所以对于季度、月度等子年度时间序列的研究显得特别重要。子年度数据所包含的信息会受到季节性的影响,很多经济时间序列之间的动态关系由于受到季节因素的干扰变得模糊不清,如果存在很强的季节影响,时间序列的真实关系可能会被掩盖,经季节调整的数据可以消除季节性因素的影响,反映经济序列的真实情况,所以对于子年度数据季节调整方法的研究有重要的理论意义与应用价值。文章首先介绍了对CPI进行季节调整的背景及意义,并从国内外两个角度分别详细列举了前人对季节调整的研究情况。在总结国内外学者对季节调整研究内容的基础上,提出CPI存在季节性的问题,并使用X-13A-S模型对CPI进行季节调整,此模型是美国普查局正在研究并将进行实施的最新成果。虽然对季节调整的文献数量非常多,但是具体到最新的X-13A-S模型,前人的研究并不充分,需要后人进行更详细的补充。由于X-13A-S包括X-12-ARIMA模型和TRAMO-SEATS模型的功能,所以理论介绍包含对X-12-ARIMA模型和TRAMO-SEATS模型的介绍以及X-13A-S对他们的继承和发展。在理论介绍的基础上文章将X-13A-S模型应用于CPI的季节调整,并将春节因素引入其中。在得到季节调整模型后,文章使用谱图对其调整效果进行检测。从得到的图形中,可以看出经过季节调整后的序列已经不再包含季节性和交易日效应,说明模型的调整效果很好。当然,采用X-13A-S模型进行季节调整的实证过程并不是没有任何瑕疵的,之后文章指出了在进行季节调整时存在的缺陷,以期以后的研究者可以加以改进。文章的最后对我国的季节调整给出了几点展望,也指出了未来一段时期内我国季节调整的目标和方向。文章的创新之处主要体现在两个方面:第一,首次使用Win Genhol软件将春节变量引入模型,为以后对移动假日的引入提供了参考,使得移动假日的调整变得更容易;第二,文章首次对X-13A-S进行了详细系统的描述,然后将其应用于对CPI的季节调整,并且得到了很好的调整效果。
【关键词】:CPI 季节调整 X-13A-S 春节效应
【学位授予单位】:天津财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F726;F224
【目录】:
  • 内容摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第1章 绪论9-18
  • 1.1 选题背景及意义9-12
  • 1.1.1 选题背景9-10
  • 1.1.2 选题意义10-12
  • 1.2 国内外研究动态及文献综述12-16
  • 1.2.1 国外研究历程及文献综述12-14
  • 1.2.2 国内研究动态及文献综述14-16
  • 1.3 基本思路与框架16-17
  • 1.4 文章的创新之处17-18
  • 第2章 理论分析18-36
  • 2.1 X-12-ARIMA模型分析18-26
  • 2.1.1 regARIMA模块简介18-20
  • 2.1.2 X-11模块简介20-26
  • 2.2 TRAMO-SEATS模型分析26-30
  • 2.2.1 TRAMO模块分析26-28
  • 2.2.2 SEATS模块分析28-30
  • 2.3 X-13ARIMA-SEATS模型分析30-36
  • 2.3.1 X-13ARIMA-SEATS简介31-32
  • 2.3.2 X-13A-S的regARIMA建模能力32-33
  • 2.3.3 X-13A-S对于X-12-ARIMA在诊断上的继承33
  • 2.3.4 X-13A-S对SEATS估计在诊断方面的改进33-36
  • 第3章 实证研究36-48
  • 3.1 软件介绍36-37
  • 3.2 数据的处理37-38
  • 3.3 季节调整38-46
  • 3.3.1 X-13A-S流程简介38
  • 3.3.2 不考虑春节效应的模型38-41
  • 3.3.3 考虑春节效应的季节调整41-42
  • 3.3.4 季节调整的效果42-46
  • 3.4 模型的总结和评价46-48
  • 第4章 总结与展望48-52
  • 4.1 全文总结48-49
  • 4.1.1 内容总结48-49
  • 4.1.2 结论49
  • 4.2 问题与展望49-52
  • 4.2.1 可能存在的问题49-50
  • 4.2.2 展望50-52
  • 参考文献52-54
  • 后记54

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张晓峒;徐鹏;;季节调整方法在中国的发展与应用[J];统计研究;2013年09期
2 潘泽清;;时间序列季节调整的必要性、方法以及春节效应的调整[J];财政研究;2013年05期
3 盛都运;李兴绪;;CPI季节调整中消除春节因素的实证研究[J];调研世界;2013年02期
4 石刚;;春节模型的设计与应用[J];统计研究;2013年01期
5 吴岚;朱莉;龚晓彪;;基于季节调整技术的我国物价波动实证研究[J];统计研究;2012年09期
6 石刚;;提高CPI数据质量的编制技术研究评述[J];统计研究;2012年05期
7 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
8 张虎;李玮;郁婷婷;;季节调整方法在CPI指数中的应用[J];统计与决策;2011年02期
9 沈赟;董莉娟;;季节调整技术在CPI数据中的运用[J];中国统计;2009年07期
10 郭志武;滕国召;蒲继红;;基于ARIMA模型的季节调整方法及研究进展[J];中国医院统计;2009年01期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 罗敏;季节时间序列的季节调整与模糊预测方法[D];大连海事大学;2013年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 聂淑媛;;基于X-12-ARIMA和AR-GARCH模型的房价波动研究[J];河南师范大学学报(自然科学版);2016年04期
2 邢竟;陈光慧;;季节调整方法及其在我国的应用研究综述[J];统计与决策;2016年14期
3 陈梦根;胡雪梅;;CPI质量调整及方法改进问题新探[J];统计与信息论坛;2016年07期
4 洪永淼;;经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景[J];统计研究;2016年05期
5 危黎黎;向书坚;;我国工业增加值季节波动非线性研究——基于SEATV-STAR模型[J];中国管理科学;2016年04期
6 马思捷;;中国农业经济潜在增长率分析[J];统计与决策;2016年09期
7 陈光慧;邢竟;;基于平衡轮换样本调查的季节调整方法研究[J];统计研究;2016年04期
8 陈梦根;牛华;马艳昕;;美国劳动力月度调查及中国借鉴[J];调研世界;2016年02期
9 李勋;张宏钊;姚森敬;黄荣辉;刘顺桂;吕启深;张林;;基于季节性分解的时间序列在主变压器缺陷率预测中的应用[J];电网与清洁能源;2015年11期
10 钱金波;魏成金;;CPI影响因素及其长短期传导机制分析——以甘肃省为例[J];财经政法资讯;2015年05期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 张岩;结构时间序列模型在季节调整中的理论分析与应用研究[D];南开大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 王庆林;基于GA的广义模糊时间序列建模及其应用研究[D];东华理工大学;2016年
2 张莎莎;集装箱码头闸口交通需求智能预测研究[D];河北工业大学;2015年
3 李海利;月度CPI的季节调整[D];天津财经大学;2014年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 石刚;;春节模型的设计与应用[J];统计研究;2013年01期
2 吴岚;朱莉;龚晓彪;;基于季节调整技术的我国物价波动实证研究[J];统计研究;2012年09期
3 陈雄强;张晓峒;;货币供应量的实时监测——基于季节调整方法[J];上海经济研究;2011年07期
4 桂文林;韩兆洲;;基于状态空间模型的中国季度GDP季节调整(1996~2009年)[J];数量经济技术经济研究;2011年07期
5 王群勇;;中国季度GDP的季节调整:结构时间序列方法[J];统计研究;2011年05期
6 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
7 张虎;李玮;郁婷婷;;季节调整方法在CPI指数中的应用[J];统计与决策;2011年02期
8 高艳云;;质量调整的价格指数编制中hedonic插补法的应用[J];数理统计与管理;2010年06期
9 王群勇;武娜;;中国月度数据的季节调整:一个新方案[J];统计研究;2010年08期
10 沈赟;董莉娟;;季节调整技术在CPI数据中的运用[J];中国统计;2009年07期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 ;我国主要国民经济季度指标季节调整环比指数(%)[J];预测;1990年03期
2 齐东军;季节调整方法在货币供应量中的应用[J];数量经济技术经济研究;2004年06期
3 文兼武;闾海琪;刘冰;杨红军;李婧婧;黄峰;;环比指标季节调整正流行[J];数据;2010年08期
4 国际研;;主要国家和地区短期指标环比季节调整及发布概况[J];中国统计;2010年06期
5 桂文林;韩兆洲;;基于季节调整模型的我国铁路客运量波动分析[J];铁道运输与经济;2011年02期
6 郑彦;;民航客运量季节调整实证研究[J];山东理工大学学报(自然科学版);2011年01期
7 陈雄强;张晓峒;;我国居民消费的增长与波动——基于季节调整方法[J];华东经济管理;2012年10期
8 张晓峒;徐鹏;;季节调整方法在中国的发展与应用[J];统计研究;2013年09期
9 李晓芳,吴桂珍,高铁梅;我国经济指标季节调整中消除春节因素的方法研究[J];数量经济技术经济研究;2003年04期
10 蒋淞卿;;福建季度实际GDP季节调整分析[J];发展研究;2007年01期
中国重要会议论文全文数据库 前5条
1 栾惠德;张晓峒;;季节调整中消除春节影响的实证研究[A];21世纪数量经济学(第7卷)[C];2006年
2 栾惠德;张晓峒;;季节调整中的春节模型[A];经济学(季刊)第6卷第2期(总第24期)[C];2007年
3 陈雄强;;中国GDP序列的季节调整方法比较研究[A];21世纪数量经济学(第11卷)[C];2010年
4 张岩;张晓峒;;季节特征变化序列的NBS-SA季节调整方法研究[A];21世纪数量经济学(第11卷)[C];2010年
5 鲁峰华;刘立功;;从周期变动角度分析2011年居民消费价格走势[A];北京市第十六次统计科学研讨会获奖论文集[C];2011年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 刘丽萍;浅谈季节调整[N];中国信息报;2004年
2 ;季节调整国际研讨班在京举办[N];中国信息报;2011年
3 记者 袁蓉君;季节调整后出口强劲进口疲软[N];金融时报;2012年
4 本报两会报道组;苏宁:剔除季节调整后前两月多项数据略有回升[N];上海证券报;2009年
5 刘丽萍;时间序列季节调整描述经济活动的利器[N];中国信息报;2000年
6 国家信息中心 上海证券报;经济低位企稳 回升逐步加快[N];上海证券报;2009年
7 张永兴;新加坡失业率上升[N];中国证券报;2008年
8 马芳云;法国外贸再度逆差[N];中国商报;2000年
9 记者 袁蓉君;中国经济复苏基础得到巩固[N];金融时报;2009年
10 ;美国5月商品零售额上升[N];国际商报;2004年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
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
2 张岩;结构时间序列模型在季节调整中的理论分析与应用研究[D];南开大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 李海利;月度CPI的季节调整[D];天津财经大学;2014年
2 王美露;基于商品零售总额的季节调整方法比较研究[D];山东经济学院;2011年
3 贺凤羊;中国经济时间序列的季节调整研究[D];暨南大学;2011年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026