季节调整方法在CPI指数中的应用
统计与决策2011年第2期总第326期作者简介张虎1963-男湖北随州人博士教授研究方向数理统计方法与运用。李玮1987-男湖北武汉人硕士研究生研究方向金融计量。郁婷婷988-女江苏南通人硕士研究生研究方向金融计量。
季节调整方法在CPI指数中的应用张虎李玮郁婷婷中南财经政法大学统计与数学学院武汉430074摘要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-2ARIMA和TRAMO/SEATS然后用XARIMA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。关键词XARIMACPI季节调整春节效应中图分类号C813文献标识码A文章编号1026487211020004-05
0引言居民消费价格指数简称CPI是用来测量一定时期内居民支付所消费商品的服务价格变化程度的相对数指标。该指标影响着政府制定货币、财政、消费、价格、工资、社会保障等政策同时还直接影响居民的生活水平及评价。月度经济时间序列会受到气候、生产周期、假期等季节因素的影响以致遮盖时间序列短期内的基本变动混淆确定的非季节特征。由于我国目前公布的仅是未经季节调整的消费者价格指数在对中国月度CPI数据研究时需要采用科学的方法将季节因素从时间序列中测定、分离、抵消和调整使其更好地反映基本发展趋势进行不同月份间的经济意义比较。我国对于季节调整方法的应用研究起步较晚大部分是借鉴国外对于季节调整方法的成果在国内数据基础上进行的实证研究例如张鸣芳等2004采用X-12-ARIMA方法对上海市居民消费价格指数序列进行季节调整、分析和预测并结合使用TRAMO/SEATS方法解决春节假日因素的调整问题并提出了中国季节调整面临的若干问题董雅秀等2008研究了CPI月度环比指数的季节调整问题并通过建立CPI中长期预测模型对中国2007年CPI上涨趋势进行了预测但未涉及如何调整春节假日因素的影响。本文拟首先对季节调整方法的发展及应用进行阐述说明着重介绍国际上使用最广泛的两种方法X12-ARIMA和TRAMOSEATS。采用X-12-ARIMA方法对我国居民消费价格指数序列进行季节调整结合中国实际情况进行改进以探测交易日、闰年、异常值和春节对CPI指数的影响通过比较多个季节调整模型之间的优劣并进行调整从而获得最优模型来分析CPI季节变动的特征准确估计和反映CPI的基本发展趋势及时反映国民经济的发展变化情况为经济周期分析、政府对经济的宏观调控提供依据。1季节调整方法的发展与应用世界货币基金组织(IMF)在《季度国民账户手册》里对季节调整给出如下定义[1]“季节调整是指使用分析技术将一个序列分解成其季节、趋势—周期和不规则成分。其目的是为了识别这些成分及用途可以观察这些组成成分已经被剔除后的序列。经季节调整后的数据在一年范围内周期性重复发生的影响模式—季节模式被剔除同时在趋势—周期估计中不规则事件的影响也被调整。”.XARIMA方法概述与改进1954年Shiskin在美国普查局首先开发了能够在计算机上运行的对时间序列进行季节调整的程序称为X1。其后又经历了X3及X10方法的发表直至1965年较为完整的季节调整程序X11成为了全球统计机构使用的标准方法季节调整方法开始走向成熟并被广泛使用。随后在1978年加拿大统计局的Dagum根据Box和Jenkins的ARIMA模型的思想在原有的X-11方法的基础上加入了ARIMA建模和预测推出了X-11-ARIMA方法。1995年以X-11方法、X-11-ARIMA方法和X-11-ARIMA88版(Dagum,1988)为基础美国普查局季节调整首席研究员DavidFindley提出了现在最广泛使用的X-12-ARIMA方法。相对之前的方法X-12-ARIMA方法在以下四个方面有明显的改进与提高[2]
理论新探4
相关知识
时间序列季节调整理论与应用
查找： 关键字=季节调整
宏观数据季节调整与运用
[方法]季节调整与hp滤波方法
Excel在计算群落生物多样性指数中的应用.pdf
时间序列中的季节调整：模型选择与实践，行业专家亲授
遥感技术在森林树种多样性监测中的应用研究进展
什么是季节调整？
x12arima季节调整方法
红外热成像技术在农业中的应用
网址: 季节调整方法在CPI指数中的应用 https://m.huajiangbk.com/newsview483892.html
| 上一篇: 中国插花花艺协会会费标准及管理办 |
下一篇: 提高销售额的有效季节性营销策略 |
