季节调整方法及其在我国的应用研究综述

根据国内外理论研究和应用实践发现,季节调整方法在中国的理论发展和应用前景非常广阔.因此,将季节调整方法作为研究对象,对国外先进季节调整方法进行系统梳理和研究综述,并对比、归纳各种方法的优缺点,从抽样角度对季节调整方法在中国的改进和实践应用进行综述,总结出存在的不足和未来研究的趋势.     

季节调整与环比增长率测算最新进展及比较

国家统计局从2011年4月对外公布经季节调整的包括GDP的四项统计指标的环比数据,这标志着季节调整和环比增长率测算在我国统计工作实践中已经起步.本文从季节调整的理论研究和实践两个方面对各种季节调整模型、国内外理论研究和各国统计工作实践的差异进行比较分析,发现国内外在研究基础、理论和应用研究比例、研究模型的广度和基础理论研究等理论研究方面以及季节调整的指标范围、环比增长率测算、数据的公布等实际工作方面均存在较大差异.这对我国进一步完善季节调整模型和软件,不断提高环比统计数据质量,以及逐步建立月、季度统计调查制度具有重要意义.     

国际上季节调整最新发展及对我国的思考

国际上,季节调整方法的理论和应用研究越来越受到各国政府统计官员、统计学者和其他经济研究人员的重视。最初的季节调整问题是由美国经济学家在十九世纪20年代提出,自那以后,季节调整方法的研究一直在进行,并不断取得新的进展。近年来,特别是进入上个世纪末,为了及时监控经济、金融等重要指标的基本走向和掌握经济周期转折点,预测基本发展趋势,各国政府统计机构、银行金融机构等纷纷加强对季节调整方法的研究,从而使这领域的研究又有许多新的拓展。然而,在我国,季节调整方法的研究和实践非常缺乏,至今为止,我国未公布任何经季节调整的经济…     

季节调整方法在中国的发展与应用

随着我国社会主义市场化经济程度的不断提高,人们逐渐开始使用环比数据监控宏观经济重要指标,而环比数据质量的好坏取决于对季节调整方法的了解与掌握程度.在简要介绍了季节调整方法及相应软件的发展现状之后,本文对季节调整研究在我国的发展与应用状况进行了总结.在季节调整发展部分,文章主要介绍了中国人民银行PBC版X-12-ARIMA季节调整软件和国家统计局版NBS-SA季节调整软件的特点;在季节调整应用部分,则分别以春节效应和结构时间序列模型为主线对我国季节调整文献进行了梳理.最后在小结部分,本文给出了一些建设性意见.     

浅谈季节调整的方法及其应用

早在５０年代初，西方国家在统计 领域就开展了对季节调整方法的研究和应用。美国人口普查局在５０年代的人口统计中率先研制并应用了季节调整方法Ｘ－１，此种方法经过近几十年的不断实践、完善，逐步发展为Ｘ－１１ ＡＲＩＭＡ和Ｘ－１２ｒｅｇＡＲＩＭＡ，并为西方各大工业国广泛应用。在我国，由于数理统计基础相对薄弱，统计界对季节调整方法应用的系统研究起步较晚。在１９９３年国家统计局组织Ｂｕｓｉｎｅｓｓ ＣｙｃｌｅＡｎａｌｙｓｉｓ＆Ｆｏｒｅｃａｓｔ）—经济周期波动分析软件（ＢＣＡＭ）操作培训时，我国政府系统的统计工…     

季节调整新方法及其原理研究

本文的主要工作是从频域的角度对季节调整中“季节滤子”的设计及估计问题进行研究。通过将直接信号提取（DSEF）方法引入到季节调整的应用之中,突破现有季节调整方法中仅能处理季度或月度数据的限制,且该方法下季节调整后的序列是理论季节调整后序列的“均方误差”最小估计。将DSEF方法应用于对中国季度进出口总额序列的季节调整分析中。分析结果显示,相比于X-11和SEATS方法,DSEF方法季节调整结果的离差较小且稳健性较好。     

季节调整方法在CPI指数中的应用

文章首先对季节调整方法的发展及应用进行了说明,着重介绍了国际上使用最广泛的两种方法:X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS;然后用X-12-ARIMA方法对我国居民消费价格指数序列进行了季节调整,探测了交易日、闰年、异常值和春节对CPI指数的影响,比较了三种季节调整模型之间的优劣并进行调整,得出了我国CPI指数只受春节因素的影响的结论,相应的最优模型也是春节效应模型;最后用这种模型对我国CPI指数进行季节调整,分离出趋势成分、季节成分和不规则成分,得到了最终的季节调整序列。     

我国居民消费季节调整和节日效应测算

Bayes季节调整方法因有坚实的理论基础,调整效果优于其它方法等,目前正日益受到广泛的重视与应用。本文将Bayes季节调整模型引入国内,同时在模型中补充贸易日和闰年的影响。用R软件的Timsac包中的Bayesian程序实现对社会消费品零售额的季节调整和环比增长率测算,表明长期我国社会消费品零售总额具有稳定的指数增长趋势和U型季节特征,得到的月环比增长率反应灵敏。通过季节指数抛物线拟合,得到“五一”和“十一”节日经济效应和比例。总体上“五一”的节日效应显著,“十一”仍有正面效应,但影响不显著。     

基于社会零售总额的非正常波动统计数据的季节调整

文章以我国社会消费零售总额指标非正常波动统计数据季节调整的理论进行了实证分析。通过对我国社会消费零售总额时间序列图季节调整前后的对比分析，发现季节调整后的曲线较为平滑。调整效果比较合理。     

统计环比指数季节调整方法与应用

由于反映前后两个时期变化的统计环比指数能及时准确体现经济运行的近期变化，再加上科学地季节调整，能及时察觉经济的趋势性变化，也能尽早采取相应的政策措施，因此，准确运用季节调整后的统计环比指数已成为加强和改善宏观调控的重要手段。针对我国主要节假日以农历计算，各公历月度之间节假日和周末分布很不固定和不均匀的问题，从理论与方法上探索了适合中国特点的X-12-AKIMA季节调整方法，并有效地在实践中加以应用。     

A Survey of Recent Developments in Seasonal Adjustment

In recent years there have been notable advances in the methodology for analyzing seasonal time series. This paper summarizes some recent research on seasonal adjustment problems and procedures. Included are signal-extraction methods based on autoregressive integrated moving average (ARIMA) models, improvements in X–11, revisions in preliminary seasonal factors, regression and other model-based methods, robust methods, seasonal model identification, aggregation, interrelating seasonally adjusted series, and causal approaches to seasonal adjustment.     

基于季节调整技术的我国物价波动实证研究

 本文首先对季节调整方法的发展及应用进行说明,并对X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS进行方法与实证比较,得出这两种方法调整效果基本相同;其次使用X-12-ARIMA方法对我国CPI时间序列数据做了实证研究,分离出最终趋势成分、季节成分等;然后通过PBC版X-12-ARIMA分理处时间序列中的春节因素;最后通过调整后的CPI序列进行短期预测,并对其展开了一定的分析讨论。     

Issues Involved With the Seasonal Adjustment of Economic Time Series

In the first part of this article, we briefly review the history of seasonal adjustment and statistical time series analysis in order to understand why seasonal adjustment methods have evolved into their present form. This review provides insight into some of the problems that must be addressed by seasonal adjustment procedures and points out that advances in modem time series analysis raise the question of whether seasonal adjustment should be performed at all. This in turn leads to a discussion in the second part of issues involved in seasonal adjustment. We state our opinions about the issues raised and review some of the work of other authors. First, we comment on reasons that have been given for doing seasonal adjustment and suggest a new possible justification. We then emphasize the need to define precisely the seasonal and nonseasonal components and offer our definitions. Finally, we discuss criteria for evaluating seasonal adjustments. We contend that proposed criteria based on empirical comparisons of estimated components are of little value and suggest that seasonal adjustment methods should be evaluated based on whether they are consistent with the information in the observed data. This idea is illustrated with an example.     

Issues Involved With the Seasonal Adjustment of Economic Time Series

In the first part of this article, we briefly review the history of seasonal adjustment and statistical time series analysis in order to understand why seasonal adjustment methods have evolved into their present form. This review provides insight into some of the problems that must be addressed by seasonal adjustment procedures and points out that advances in modern time series analysis raise the question of whether seasonal adjustment should be performed at all. This in turn leads to a discussion in the second part of issues invloved in seasonal adjustment. We state our opinions about the issues raised and renew some of the work of our authors. First, we comment on reasons that have been given for doing seasonal adjustment and suggest a new possible justification. We then emphasize the need to define precisely the seasonal and nonseasonal components and offer our definitions. Finally, we discuss our criteria for evaluating seasonal adjustments. We contend that proposed criteria based on empirical comparisons of estimated components are of little value and suggest that seasonal adjustment methods should be evaluated based on whether they are consistent with the information in the observed data. This idea is illustrated with an example.     

Basic Issues on the Seasonal Adjustment of the Canadian Consumer Price Index

This study is mainly concerned with basic issues that arise in connection with the seasonal: adjustment of the Canadian Consumer Price Index when used as a current indicator of inflation. It analyzes the seasonal characteristics of the series and evaluates whether a direct or an indirect adjustment is preferred from the viewpoint of the degree of smoothness of the monthly rate of change. The use of ARIMA extrapolations versus no ARIMA extrapolations and the application of concurrent versus year-ahead seasonal factors are also discussed. The selection of the optimal procedure is made according to the degree of smoothness and size of the revisions of the seasonally adjusted monthly rate of change.     

PPI与CPI关系及我国通货膨胀治理

 PPI和CPI关系是宏观经济研究热点问题之一。通过TS季节调整模型和HP滤波方法对1993年1月-2010年7月定基PPI和CPI进行分解，得到趋势、季节、不规则和循环因素。发现两者的趋势、季节和不规则因素间的传导和“倒挂”不显著，增强了用循环因素研究两者关系的科学性。研究发现，（1）两者间传导和“倒挂”交替出现，分别经历两个周期，均在第二周期波谷处逆转。传导和“倒挂”时隔有明显周期。（2）2003年前PPI向CPI传导的原因为投资膨胀、卖方市场等。2003年后PPI与CPI“倒挂”的原因除投资膨胀外，有效需求不足，买方市场，粮食和住房价格上涨等。（3）针对当前通货膨胀特点，提出有别于要素价格管制和货币紧缩政策，可解决物价的长期深层矛盾。     

OECD国家CPI编制的国际比较及借鉴

CPI是官方统计和宏观经济分析中的重要指标,但各国CPI的基础概念和具体编制方法存在着差别。本文从测度目标与理论框架、范围、消费品和服务分类、支出权数来源与更新频率、价格数据调查方法、质量变化调整方法、指数计算方法、自有住房和季节性产品的处理方法、季节调整等多个方面对OECD国家CPI的编制方法进行了系统比较,并总结了可供中国借鉴的经验。     

季节异方差序列的季节调整问题研究

季节调整是从经济序列中剔除季节成分的重要方法。季节异方差的存在,使经典的季节调整方法无法彻底分离出季节成分,致使季节调整失败。本文针对季节异方差问题提出用于季节调整的改进的HS模型,并定义改进的HS模型构造季节异方差检验LR统计量,通过蒙特卡洛模拟方法分析该检验的检验尺度和检验功效。最后,利用我国税收总额月度序列给出实证分析,并通过对比考察了改进的HS模型方法季节调整的有效性。