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《暨南大学》 2011年
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中国经济时间序列的季节调整研究

贺凤羊  
【摘要】:季节调整是识别、分解时间序列各组成成分,剔除季节成分和不规则成分,反映时间序列基本趋势的一个技术分析过程。经过季节调整后的中国CPI序列,不仅准确反映了CPI的基本发展趋势,使得各月的CPI数据易于比较,而且还可以进行短期经济监控和预测,为政府制定货币、财政、消费、价格、工资和社会保障等政策提供依据。 本文基于X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS(简称T/S)方法,针对中国CPI中存在的类似春节(如端午节、中秋节等)的移动假日效应问题,引入改进的B-H-G模型和L-Z模型,得到X-12-ARIMA和T/S两大方法体系,再分别运用两大体系下的各种季节调整方法对中国CPI进行实证研究和比较分析,得到如下主要结论:(1)X-12-ARIMA体系中,在不考虑春节效应的情形下,考虑闰年效应的X-12-ARIMA-B在调整效果上要明显好于考虑交易日效应的X-12-ARIMA-A,但闰年效应里掩盖了中国最重要的移动假日效应—春节效应;考虑春节效应的X-12-ARIMA-BHG和X-12-ARIMA-LZ在调整效果上不存在显著差异,但X-12-ARIMA-BHG更易于推广和得到广泛应用。(2)T/S体系中,考虑春节效应的T/S-BHG和T/S-LZ都比原始的T/S的调整效果要好,这也表明春节因素是中国CPI季节调整中不可忽视的重要因素,同时,T/S-BHG和T/S-LZ的调整效果无显著差异。(3)X-12-ARIMA体系和T/S体系的经季节调整序列结果,总体上是很接近的,只是在序列的首端存在细微差异。(4)本文对中国CPI进行季节调整的X-12-ARIMA-BHG X-12-ARIMA-LZ、T/S-BHG和T/S-LZ方法也可以应用到其他领域的月度数据。特别是文中用于调整春节效应的B-H-G模型和L-Z模型,也可推广到中国其它类似于春节的移动节假日(如端午节、中秋节等)效应的调整。本研究将不失一般性,但在确定节假日影响区间长度时要慎重。
【关键词】:时间序列 季节调整 中国CPI B-H-G L-Z
【学位授予单位】:暨南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F224;F124
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-6
  • 目录6-7
  • 1 绪论7-14
  • 1.1 研究背景及研究意义7-8
  • 1.2 文献综述8-11
  • 1.3 结构安排与创新点11-14
  • 2 时间序列季节调整概述14-19
  • 2.1 季节调整的定义、意义和作用14-15
  • 2.2 影响月度CPI序列变动的因素15-16
  • 2.3 时间序列分解模型简介及选择依据16-19
  • 3 常用季节调整方法的发展与比较19-33
  • 3.1 X-12-ARIMA季节调整方法19-26
  • 3.2 T/S方法概述26-27
  • 3.3 X-12-ARIMA与T/S方法的比较27-28
  • 3.4 结构时间序列模型28-31
  • 3.5 季节调整方法的新发展31-33
  • 4 考虑春节效应的季节调整研究33-39
  • 4.1 春节效应估计的意义33
  • 4.2 探讨春节效应的估计方法33-39
  • 5 中国CPI的季节调整39-53
  • 5.1 对中国CPI进行定基比换算39-40
  • 5.2 基于X-12-ARIMA方法体系的季节调整40-49
  • 5.3 基于T/S体系的季节调整49-51
  • 5.4 X-12-ARIMA体系和T/S体系的对比51-53
  • 6 结论、建议及论文不足53-56
  • 6.1 主要结论53-54
  • 6.2 政策建议54
  • 6.3 论文不足54-56
  • 参考文献56-58
  • 附录158-60
  • 附录260-63
  • 附录363-65
  • 在校期间发表论文清单65-66
  • 致谢66

【参考文献】
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