浅谈国民经济数据的季节性影响与调整(一)
浅谈国民经济数据的季节性影响与调整(一)
论文关键词：国民经济数据季节成分季节调整方法论文摘要：本文首先探讨了国民经济数据的季节性影响，指出季节调整后的序列所具有的优点，然后分析了国际上流行的几种季节调整方法，并在此基础上，指出我国一方面要进行季节调整方法的研究，另一方面也要开展国民经济数据的季节调整。
目前，我国公布的宏观经济时间序列都是实际数据，没有经过季节调整，在讨论、分析和研究时使用同比法，这与国际主流统计方法不一致。因此，我国有必要应用季节调整方法对经济序列进行调整，以更好地反映经济发展趋势，同时也跟国际数据具有可比性。
经济数据的季节性影响
可以把经济时间序列看成一些成分的组合。一般地，经济时间序列包括趋势循环成分、季节性成分、不规则成分和历法效应四个部分。
季节性成分是指时间序列围绕趋势循环年复一年地重复出现的一种有规律的波动，这种波动称为季节性波动。产生季节性波动的主要原因是气候变化，如寒冷的冬季使建筑业和农业生产减少、取暖燃油消费增加、外出旅游人数减少，这种影响会产生连锁反应。此外，一些固定的节假日，如国际劳动节、圣诞节、各个国家的国庆节，对商品零售额有一定影响，包含这些节假日的月份其商品零售额往往会高于其它月份。
经济时间序列月度（季度）数据是由每日的经济活动构成的，因此，其值可能受月份的星期结构、月份长度、移动假日等的影响，这些影响有时难以被季节成分吸收，被称为历法效应。月份的星期结构是指本月所含星期一至星期日的天数，一般地，这些天数对不同月份是不同的。不同月份长度对月度国民生产总值影响较大。由于月份长度的影响主要由每月中的工作天数决定，因此把这种影响归为交易日效应。同时二月份长度随年变化，可以单独考虑其影响，即闰年效应。移动假日主要指美国的复活节、感恩节和劳动节，还可以包括其它不固定日子的节日。移动假日前夕、期间和过后，人们的经济活动会发生较大变化，这种变化称为假日效应。
不固定日子节日为了提高不同月度或季度之间数据的可比性，进行季节调整是一种可取的方法。季节调整就是把原始序列中存在的季节性成分、历法效应剔除掉。季节调整后的序列只包含趋势和不规则成分，它有两个优点：可以及时反映经济的瞬间变化，反映经济变化的转折点，这对经济分析很有价值，能够为从事经济活动的人们制定决策提供比较科学的依据；能够发现序列的长期运动特点，从而进行规律探索，以预测未来基本变化趋势。
季节调整方法
美国普查局Shiskin等人首先于1965年开发的X-11方法，后来逐步形成标准X-11方法，其思想是用滑动平均来估计趋势成分和季节成分。1980年，加拿大统计局在X-11方法基础上开发了X-11-ARIMA；1998年，美国普查局在X-11-ARIMA基础上开发了X-12-ARIMA。
季节调整方法中，除X-11家族外，比较流行的方法还有SABL和TRAMO/SEATS，其中能够与X-11家族媲美的是TRAMO/SEATS季节调整方法。TRAMO/SEATS是TRAMO和SEATS这两个过程的组合，TRAMO是具有ARIMA噪声、缺省观测值和异常值的时间序列回归技术，而SEATS 是ARIMA时间序列中的信号提取技术。TRAMO/SEATS方法首先用TRAMO过程对时间序列进行预调整，然后将结果传给SEATS过程获得各种成分估计。TRAMO/SEATS与X-12-ARIMA 存在较大差别，因而季节调整结果也稍有不同。FindleyandHood比较了这两种方法，得出结论认为X-12-ARIMA在许多地方（如调整效果控制、异常值处理、季节模式识别等）要优于TRAMO/SEATS。
美国普查局于2008年推出了X-13A-S季节调整程序。此程序包含X-12-ARIMA的所有功能，同时融合了TRAMO/SEATS的优点。
浅谈国民经济数据的季节性影响与调整(一)
浅谈国民经济数据的季节性影响与调整(一) 论文关键词：国民经济数据季节成分季节调整方法论文摘要：本文首先探讨了国民经济数据的季节性影响，指出季节调整后的序列所具有的优点，然后分析了国际上流行的几种季节调整方法，并在此基础上，指出我国一方面要进行季节调整方法的研究，另一方面也要开展国民经济数据的季节调整。 目前，我国公布的宏观经济时间序列都是实际数据，没有经过季节调整，在讨论、分析和研究时使用同比法，这与国际主流统计方法不一致。因此，我国有必要应用季节调整方法对经济序列进行调整，以更好地反映经济发展趋势，同时也跟国际数据具有可比性。 经济数据的季节性影响 可以把经济时间序列看成一些成分的组合。一般地，经济时间序列包括趋势循环成分、季节性成分、不规则成分和历法效应四个部分。 季节性成分是指时间序列围绕趋势循环年复一年地重复出现的一种有规律的波动，这种波动称为季节性波动。产生季节性波动的主要原因是气候变化，如寒冷的冬季使建筑业和农业生产减少、取暖燃油消费增加、外出旅游人数减少，这种影响会产生连锁反应。此外，一些固定的节假日，如国际劳动节、圣诞节、各个国家的国庆节，对商品零售额有一定影响，包含这些节假日的月份其商品零售额往往会高于其它月份。 经济时间序列月度（季度）数据是由每日的经济活动构成的，因此，其值可能受月份的星期结构、月份长度、移动假日等的影响，这些影响有时难以被季节成分吸收，被称为历法效应。月份的星期结构是指本月所含星期一至星期日的天数，一般地，这些天数对不同月份是不同的。不同月份长度对月度国民生产总值影响较大。由于月份长度的影响主要由每月中的工作天数决定，因此把这种影响归为交易日效应。同时二月份长度随年变化，可以单独考虑其影响，即闰年效应。移动假日主要指美国的复活节、感恩节和劳动节，还可以包括其它不固定日子的节日。移动假日前夕、期间和过后，人们的经济活动会发生较大变化，这种变化称为假日效应。 不固定日子节日为了提高不同月度或季度之间数据的可比性，进行季节调整是一种可取的方法。季节调整就是把原始序列中存在的季节性成分、历法效应剔除掉。季节调整后的序列只包含趋势和不规则成分，它有两个优点：可以及时反映经济的瞬间变化，反映经济变化的转折点，这对经济分析很有价值，能够为从事经济活动的人们制定决策提供比较科学的依据；能够发现序列的长期运动特点，从而进行规律探索，以预测未来基本变化趋势。 季节调整方法 美国普查局Shiskin等人首先于1965年开发的X-11方法，后来逐步形成标准X-11方法，其思想是用滑动平均来估计趋势成分和季节成分。1980年，加拿大统计局在X-11方法基础上开发了X-11-ARIMA；1998年，美国普查局在X-11-ARIMA基础上开发了X-12-ARIMA。 季节调整方法中，除X-11家族外，比较流行的方法还有SABL和TRAMO/SEATS，其中能够与X-11家族媲美的是TRAMO/SEATS季节调整方法。TRAMO/SEATS是TRAMO和SEATS这两个过程的组合，TRAMO是具有ARIMA噪声、缺省观测值和异常值的时间序列回归技术，而SEATS 是ARIMA时间序列中的信号提取技术。TRAMO/SEATS方法首先用TRAMO过程对时间序列进行预调整，然后将结果传给SEATS过程获得各种成分估计。TRAMO/SEATS与X-12-ARIMA 存在较大差别，因而季节调整结果也稍有不同。FindleyandHood比较了这两种方法，得出结论认为X-12-ARIMA在许多地方（如调整效果控制、异常值处理、季节模式识别等）要优于TRAMO/SEATS。 美国普查局于2008年推出了X-13A-S季节调整程序。此程序包含X-12-ARIMA的所有功能，同时融合了TRAMO/SEATS的优点。
季节性时间序列分析方法
第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847） 对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是
这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W ΛΛ2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有 t t d a B e B )()(Θ=?φ （2） 式中，t a 为白噪声；n n B B B B ???φ----=Λ22111)(；m m B B B B θθθ----=ΘΛ22111)(。 在（1）式两端同乘d B ?)(φ，可得： t S t d S t D S d S t d S a B B V e B B V X B U B W B U B )()()()()()()()(Θ=?=??=?φφφ （3） 注：（1）这里t D S S X B U ?)(表示不同周期的同一周期点上的相关关系；t d X B ?)(φ则表示同一周期内不同周期点上的相关关系。二者的结合就能同时刻划两个因素的作用，仿佛是显像管中的电子扫
季节性时间序列分析方法
季节性时间序列分析方 法 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7） 2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）
对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA 模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除（ 或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W 2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有
季节性施工措施
目录 1、工程概况 (2) 2、雨季施工技术措施 (2) 1.1 施工场地 (2) 1.2 机电设备及材料防护 (2) 1.3 基坑开挖 (3) 1.4 砼工程 (3) 1.5 防雷雨措施 (3) 1.6 其他安全措施 (4) 3、高温季节施工技术措施 (4) 4、防台风施工技术措施 (4) 5、冬季施工 (5)
季节性施工措施 1、工程概况 徐州市新城区G1-3号地块居住小区项目是由上海建工房产有限公司投资开发的高档商品住宅小区。本工程规划总用地81379.3平方米，总建筑面积为188825m2 （含地上、地下），建设规模为拟建造12栋高层住宅、一个人防地下车库及其它低层附属建筑，其中12栋高层总建筑面积为160175 m2。1#房、2#房、5#房、6#房、10#房、11#房、12#房先行施工。 本工程建筑分类为一类，耐火等级为一级，抗震设防烈度为7级，屋面防水等级为Ⅱ级，结构类型为剪力墙结构，基础形式为筏板式基础+桩基。 2、雨季施工技术措施 雨季施工主要以预防为主，采用防雨措施及加强排水手段确保雨季正常的进行生产，尽量减少季节性气候的影响； 1.1 施工场地 （1）道路：基坑周围四周临时道路均采用混凝土硬化，两旁要作好排水沟。 （2）场地排水：对施工现场应根据地形对场地排水系统进行疏通以保证水流畅通，不积水。 （3）做好场地周围防洪排水设施，疏通现场排水沟道，准备足够的排水机具，防止雨水淹泡基坑。 1.2 机电设备及材料防护 （1）机电设备应采取防雨、防淹措施，安装接地安全装置，机动电闸箱的漏电保护装置要可靠，机械设备应有防雨棚，其电源线路要绝缘良好，要有完善的保护接零。 （2）原材料及半成品的保护：对木门、窗、矿棉板、轻钢龙骨等以及怕雨淋的材料要采取防雨措施，可放入棚内或屋内，要垫高码放并要通风良好。 （3）消防器材要做好防雨、防晒，地下消火栓要高出地面防止泡水。 （4）临时设施检修：对现场临时设施，如办公室、仓库等应进行全面检查，对危险建筑物应进行全面翻修加固或拆除。 （5）起重机具的接地装置要进行全面检查，其接地装置、接地体的深度、距离、棒径、地线截面符合规程要求，并进行摇测；
时间序列季节性分析spss
表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。
选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。 一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。 具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。 图1 “Sequence Chart”对话框
从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加而加大。 二、模型的估计 （一）、季节性分解模型 根据时间序列特点，我们选择带线性趋势的季节性乘法模型作为预测模型。 1、定义日期 具体操作为：依次单击菜单“Data→Define Date”，打开“Define Date”对话框，在“Cases Are”列表框选择“Years，months”的日期格式，在对话框的右侧定义数据的起始年份、月份。定义完毕后，单击“OK”按钮，在数据集中生成日期变量。 图3 “Define Date”对话框 2、季节分解 具体操作为：“Analyze→Forecasting→Seasonal Decomposition”打开“Seasonal Decomposition”对话框，将待分析的序列变量名选入“Variable”列表框。在“Model Type”选择组中选择“Multiplicative”模型；在“Moving Average Weight”选择组
季节性施工方案80398
一 一、冬季施工方案 冬季施工准备 进入冬季后，及时安排资料员进行气温检测并做记录，与气象部门预先联系，防止寒流的突然袭击。 在进入冬季施工前，编制详细的冬季施工方案并组织人员学习冬季的施工程序及方法。 在严寒来临前，由材料员负责将保温用品采购到库。 工地内所有的供水管道全部应放在冰冻线以下，外露部分不用水时应临时放空或做好保温措施。避免冻裂，影响施工。 预先通知冬季施工砂浆配合比，提前二周送监理审批。 冬季施工的安全与防火 冬季施工时，施工现场的周这道路及地下室的坡道应有防滑措施。 雪后应立即进行检查，必须将脚手架上的积雪清扫干净，并检查马道平台，如有松动下沉现象，要及时处理。 冬季天气寒冷干燥，对施工现场的木工棚，易燃易爆品仓库应加强管理。 晚上加班，因天气寒冷，职工容易点火取暖，项目部必须指派专人进行值班检查。 电源开关，控制箱等设施要加锁，并设专人负责管理，防止漏电触电。 二、雨季施工方案 本市雨水较多，时常有巨大、连续暴雨，所以雨季也必须做好准备，以防不测。根据本公司经验，应着重做好以下事项：编制施工组织计划时，要根据雨期施工的特点，不宜在雨期施工的分项工程提前或拖后安排，对必须在雨期施工的工程制定有效的措施。 合理进行安排。做到晴天抓紧室外工作，雨天安排室内工作，尽量缩小雨天室外作业的时间和工作面。 做好现场排水，施工现场的道路，设施性质做到排水畅通，尽量做到雨停水干，尤其是要防止地面水排入地下室。 原材料、成品、半成品的防雨。水泥应放在室内按“先收先发、后收后发”的原则，避免久存受潮而影响水泥的活性。木地板等易受潮变形半成品应在室内堆放，其它材料也应注意防雨及材料四周排水。 在雨期前应做好现场房屋、设备的排水防雨措施。 备足排水需用的水泵及有关器材，准备适量的塑料布，油毡等防雨材料。 现场道路发生水渍现象，为防地表水进入基坑，将在临近道路做挡水墙。 二、炎热天气施工措施 炎热的夏季要做好防暑降温工作。
时间序列上机实验-ARIMA模型的建立(季节乘积模型)
实验二 ARIMA 模型的建立 一、实验目的 熟悉ARIMA 模型，掌握利用ARIMA 模型建模过程，学会利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断，以及学会利用ARIMA 模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews 软件进行ARIMA 模型的识别、诊断、估计和预测。 二、基本概念 ARIMA 模型，即将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将平稳的时间序列建立ARMA 模型。ARIMA 模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA ）、自回归过程（AR ）、自回归移动平均过程（ARMA ）以及ARIMA 过程。 在ARIMA 模型的识别过程中，主要用到两个工具：自相关函数ACF ，偏自相关函数PACF 以及它们各自的相关图。对于一个序列{}t X 而言，它的第j 阶自相关系数j ρ为它的j 阶自协方差除以方差，即j ρ＝j 0γγ ，它是关于滞后期j 的函数，因此我们也称之为自相关函数，通常记ACF(j )。偏自相关函数PACF(j )度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。 三、实验内容 （1）根据时序图的形状，采用相应的方法把非平稳序列平稳化； （2）对经过平稳化后的2000年1月到2011年10月美国的失业率数据建立ARIMA （,,p d q ）模型，并利用此模型进行失业率的预测。 四、实验要求： 了解ARIMA 模型的特点和建模过程，了解AR ，MA 和ARIMA 模型三者之间的区别与联系，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断，以及如何利用ARIMA 模型进行预测。 五、实验步骤 （1） 输入原始数据 打开Eviews 软件，选择“File ”菜单中的“New--Workfile ”选项，在“Workfile structure type ”栏中选择“Dated-regular frequency ”，在“Frequency ”栏中选择“Monthly ”，分别在起始月输入1991.01，终止月输入2010.12，点击ok ，见图1。再建立一个New object ，将选取的x 的月度数据复制进去 。
第三讲 平滑技术和季节调整
三 平滑技术和季节调整 【实验目的与要求】 1. 准确掌握平滑技术和季节调整的各种形式和方法原理。 2. 熟练掌握运用Eviews 软件进行平滑和季节调整。 3. 学会利用加法模型和乘法模型对样本序列进行季节调整。 4. 熟练掌握运用指数平滑方法对样本序列进行外推预测。 5. 在老师的指导下独立完成实验，得到正确的结果，并完成实验报告。 【实验准备知识】 平滑技术，是消除或至少减少时间序列短期波动的一个手段。这样做不仅可以使我们容易识别序列的趋势和周期变动类型，而且平滑后进行直觉的分析也会简单。季节调整是平滑的一种特殊形式，它消除时间序列季节波动的影响，更好地反映时间序列的运动规律。 1. 简单移动平均方法 对于时间序列t y ，n 期简单移动平均公式为： )(~111 +--+++=n t t t n t y y y y Λ （3.1） 其中，t y ~ 为简单移动平均平滑后的序列，n 为移动平均的期数。
n 期简单移动平均应用非常广泛，比如在股票投资分析中，经常看到的5日均线、10日均线、30日均线，都是为了更好地看清股价的走势，而对股价序列进行的平滑方法。当然，n 越大，平滑的程度越高，越能体现长期的趋势。 2. 季节调整 季节变动是指以一年为一个周期的变化。时间序列的季度、月度观测值常常出现季度或月度的循环变动。这种变动的影响因素主要是四季更迭，还有人文或制度等方面的因素。季节变动往往会掩盖经济发展的客观规律，妨碍我们对某些问题的认识。因此，通常在利用季度或月度数据进行分析之前，我们需要对时间序列进行季节调整。 传统的时间序列分析把时间序列的波动归结为四大因素：趋势变动（L ）、季节变动（S ）、循环变动（C ）、和不规则变动（I ）。循环变动指周期为数年的变动，通常指经济周期。不规则变动即随机变动。四种变动与原序列（Y ）的关系被概括成两种模型： 乘法模型 Y = LSCI （3.2） 加法模型 Y = L+S+C+I （3.3） 其中，乘法模型适用于L 、S 、C 相关的情形，比如，季节变动的幅度随趋势上升而增加。加法模型则适用于L 、S 、C 相互独立的情形。 季节调整的基本思路就是将季节变动S （季节因子，又称季节指数）从序列中去除。以乘法模型为例，首先，我们剔除长期趋势和循环变动的结合项L ×C ，我们 可以用移动平均t y ~ 作为L ×C 的估计值，因为我们可大致认为t y ~已无季节和不规则波动。这里的t y ~ 是中心化的移动平均，即 ???++++++++=--++-+，季度数据，月度数据4/)5.05.0(12/)5.05.0(~211266t t t t t t t t t Y Y Y Y Y Y Y Y y ΛΛ （3.4） 然后，我们用原序列除以L ×C 的估计值t y ~ 就得到季节和不规则变动的结合项S ×I 的一个估计： t t t z y y I S C L I C S L ==?=????~ （3.5） 下一步尽可能从t z 中彻底消除I ，得到季节因子S 。由于对同一月份或季度的季节和不规则变动的结合项进行平均将大体上消除不规则变动，于是我们对S ×I 同
季节性时间序列分析方法
第七章季节性时刻序列分析方法 由于季节性时刻序列在经济生活中大量存在，故将季节时刻序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时刻序列模型、乘积季节模型、季节型时刻序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时刻序列的变化包含专门多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。关于这各时刻数列我们能够讲，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更紧密。 一、季节性时刻序列 1．含义：在一个序列中，若通过S个时刻间隔后呈现出相似性，我们讲该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时刻序列，那个地点S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往能够从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时刻序
列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理方法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847） 关于如此每一个子序列都能够给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。然而这种做法不可取，缘故有二：（1）S个子序列事实上并不相互独立，硬性划分如此的子序列不能反映序列{} x的总体特 t 征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：假如把每一时刻的观看值与上年同期相应的观看值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化），在经济上，确实是
时间序列季节调整方法在气象要素预测中的应用分析
《现代农业科技》2009年第23期 时间序列预测法是一种重要的预测方法，其预测模型比较简单，对资料的要求比较单一，只需变量本身的历史数据，因此在实际中有广泛的适用性。气象要素时间序列常呈现出一定的季节性波动，有的以年度为周期，有的以季度、月、日为周期，通常称这类序列为季节性序列。时间序列如果有季节性，则趋势有时很难判断，从而影响对未来的精确预测。 1季节调整方法 气象要素是随时间变化的，对它的观测形成一组有序 数据，称这种数据为时间序列。对时间序列处理的方法大体有2种：一种是从“时域”角度进行分析，称为时间序列分析或时序分析；另一种是从“频域”角度进行分析，称为频谱分析或谱分析。一个时间序列可以包括上面4个部分中的全部或者几个部分。 在实际应用中，一般使用以下2类模型：一是加法模型：Y=T+C+S+e ；二是乘法模型：Y=T ×C ×S ×e 。文中采用乘法型季节模型：Y 1=f （t ）×F j ，其中，f （t ）是序列长期变动趋势项；F j 是季节因子，它表示季节性变动幅度的大小，j =1，2，……k ，如月度为周期则k =12，季度为周期则k =4。 季节调整的主要步骤如下：第一步，估计趋势项T ，然后得到季节项和误差项的乘积S ·e=Y /T ；第二步，去掉残差项，估计季节项S ，把与不同季节对应的数字称为季节因子，对季节因子进行规范化；第三步，从原始数据中去掉季节项 Y /S ，得到没有季节项的新的时间序列。对新时间序列进行 趋势估计，建立合理的趋势模型，根据趋势模型预测趋势，然后让趋势乘以季节指数，得到未来的预测[1，2]。 2实际应用分析 首先用季节调整方法对临汾市1962~2006年逐月气 温、降水资料进行趋势分析，利用得到的趋势方程对2007年数值进行预测。为了检验该方法的准确性，用线性回归方法对气温和降水资料进行预测，将2种方法进行比较。气温、降水的趋势采用一次线性方程表示，即：y =a 0+a 1t 。式中，y 为平均地温（最大冻土深度）；t 为时间；a 1为线性趋势项。由于温度、降水存在月差异，在用线性回归方法进行趋势分析时，对12个月的数据分别进行趋势分析，利用得到的12个线性方程对2007年的月数据进行了预测；季节调整步骤如前所述。 得到的误差结果如表1所示。在气温预测方面，2种方法的最大误差均出现在冬季12月~翌年2月，季节调整方 法的误差是线性回归方法的2倍；春、夏、秋季，季节调整方法的误差小于线性回归方法，其中季节调整方法的最大误差出现在11月（23%），线性回归方法的最大误差出现在3月（73%），4~10月2种方法都保持在较小的误差，最大误差均为10%。降水预测方面，降水的不确定性使得2种方法对降水的预测都存在很大的误差；1月由于无降水，所以未进行误差分析；2种方法的最大误差出现的时间与气温不同，均出现在4月、5月、11月，季节调整的误差较大，而其余月份线性回归方法的误差较大。 笔者对临汾地区16个县1976~2006年逐月气温进行季节调整后，再进行预测发现，地域也表现出不同的误差特征，虽然最大误差都出现在冬季，但有个别冬季月份误差在 10%以下；其中古县、浮山、霍州除冬季外，各月也保持较大的误差，基本在20%以上，其余县除冬季外，各月误差均保持在20%以下，但时间段又有不同，侯马、曲沃、洪洞除冬季外各月误差均保持在20%以下；永和、隰县、翼城只有4~10月误差保持在20%以下；其余县只有4~9月误差保持在20%以下。3结语 季节调整方法的不足在于有序列长度变短造成的数据损失及滑动阶数确定的主观人为性，其精度不仅与方法本身有关系，也与数据的性质有关[3，4]。因此，在实际应用中要结合专业知识，并从使用目的和具体情况来考虑是否选用该方法。 4参考文献 [1]黄嘉佑.气象统计分析与预报方法[M].北京：气象出版社，2004.[2]潘红宇.时间序列分析[M].北京：对外经济贸易大学出版社，2006.[3]孙春薇，王旭磊，辛永训，等.几种关于时间序列季节调整方法的研 究[J].青岛农业大学学报（自然科学版），2007，24（2）：149-153. [4]范维，张磊，石刚.季节调整方法综述比较[J].统计研究，2006（2）：70-73. 时间序列季节调整方法在气象要素预测中的应用分析 张建玲1 林苗苗2刘建华3 申国华4 （1山西省隰县气象局，山西隰县041300； 2 河南省南阳市气象局；3 山西省临汾市气象局；4 山西省翼城县气象局） 摘要采用时间序列方法，对临汾市气象要素时间序列进行了季节调整，结果表明该方法不仅对要素表现出不同的特征，对地域也有区别；通过与线性回归比较，发现该方法也能达到较好的精度，但在实际应用中要结合专业知识，根据使用目的与具体情况考虑是否使用。 关键词气象要素；时间序列；季节调整方法；应用中图分类号O211.61；P42文献标识码A 文章编号1007-5739（2009）23-0376-01 收稿日期 2009-10-22 农业基础科学表1 气温、降水预测值与实测值的误差对比 月份 气温误差 降水误差 线性回归季节调整 线性回归季节调整 1 105.1315.8--244.275.70.4 5.7372.912.962.062.94 2.0 4.0287.6416.0510.210.4123.2123.16 1.60.270.132.87 4.4 4.422.213.28 3.0 1.273.870.99 5.8 2.919.8 1.510 4.1 2.650.238.31114.423.01622.72355.71293.7182.312.08.4 （%） 注：“-”表示未做比较。 376
道岔季节性调整注意事项2
道岔季节性调整注意事项 目的|：防止天气变化道岔调整不当出现故障 一．基本情况 客专道岔自上道一年多以来，逢天气变化出现多起道岔因调整不当出现故障，其故障主要表现为打空转和卡缺口两类由于夜间作业的特点简单的2MM,4MM试验并不能完全保证白天的正常使用。按标调整及根据天气变化尖轨爬行量进行适当加减密贴才能适应季节变化。需要从以下几个方面进行: 二．尽量减少道岔因调整不当而产生的附加阻力 1.锁闭框与锁闭杆摩卡产生阻力 检查方法。观察锁闭杆两侧及锁钩表面是否有明显磨痕（及检查左右上下是否存在阻力）调整方法：锁闭杆摩卡可将锁闭框左右调整保证锁闭杆在锁闭框中间 锁钩磨痕说明锁闭框安装不正可摆正后在密贴位置紧固螺栓，如果由于材质原因不正可在锁闭框与基本轨低侧加垫或打磨基本轨不规则位置。 2.转辙机与动作杆，外锁装置不方正（及转辙机拉力不能完全输出） 检查方法：观察转辙机与动作杆，外锁装置是否三位一体在同一直线上 用水平尺对转辙机进行检查是否水平 调整方法：三位一体调整2MM以内可移动转辙机2MM以上可移动安装装置 水平调整对转辙机调整水平支撑或进行加减垫片标准保证尽量水平情况下外高内低水平高不超2MM为宜 3多机牵引不同步产生附加阻力 检查方法：一听声音动作一致时接点到位发出声音基本一致 二测试开口及锁闭量（防止测试出假开口） 调整标准：保证锁闭量大小同边偏差不大于2MM 4.尖轨滚轮作用力不一致防跳滚轮过紧产生附加阻力 检查方法：一听声音尖轨动作过程是否异响二观察滚轮上有无磨痕及磨痕程度三按标测试 三．预防温度变化表示杆卡缺口 1.检查表示杆方正 2.检查表示杆销子是否旷动 3.检查表示杆叉头铁处能否在鼓形销上来回移动不别卡 调整:可调整尖轨L铁使内外表示杆水平方正 销子旷及时更换 调整缺口时在叉头铁一端用扳手固定防止表示杆别卡叉头铁
季节ARIMA模型
2.8 季节时间序列模型 在某些时间序列中，存在明显的周期性变化。这种周期是由于季节性变化（包括季度、月度、周度等变化）或其他一些固有因素引起的。这类序列称为季节性序列。比如一个地区的气温值序列（每隔一小时取一个观测值）中除了含有以天为周期的变化，还含有以年为周期的变化。在经济领域中，季节性序列更是随处可见。如季度时间序列、月度时间序列、周度时间序列等。处理季节性时间序列只用以上介绍的方法是不够的。描述这类序列的模型之一是季节时间序列模型(seasonal ARIMA model)，用SARIMA表示。较早文献也称其为乘积季节模型（multiplicative seasonal model）。 设季节性序列（月度、季度、周度等序列都包括其中）的变化周期为s，即时间间隔为s的观测值有相似之处。首先用季节差分的方法消除周期性变化。季节差分算子定义为，?s = 1- L s 若季节性时间序列用y t表示，则一次季节差分表示为 ?s y t = (1- L s) y t = y t- y t - s 对于非平稳季节性时间序列，有时需要进行D次季节差分之后才能转换为平稳的序列。在此基础上可以建立关于周期为s的P阶自回归Q阶移动平均季节时间序列模型（注意P、Q 等于2时，滞后算子应为(L s)2 = L2s。 A P (L s) ?s D y t = B Q(L s) u t(2.60) 对于上述模型，相当于假定u t是平稳的、非自相关的。 当u t非平稳且存在ARMA成分时，则可以把u t描述为 Φp (L)?d u t = Θq (L) v t(2.61) 其中v t为白噪声过程，p, q分别表示非季节自回归、移动平均算子的最大阶数，d表示u t的一阶（非季节）差分次数。由上式得 u t = Φp-1(L)?-dΘq (L) v t(2.62) 把(2.62) 式代入(2.60) 式，于是得到季节时间序列模型的一般表达式。 Φp(L) A P(L s) (?d?s D y t) = Θq(L) B Q(L s) v t(2.63) 其中下标P, Q, p, q分别表示季节与非季节自回归、移动平均算子的最大滞后阶数，d, D分别表示非季节和季节性差分次数。上式称作(p, d, q) ? (P, D, Q)s阶季节时间序列模型或乘积季节模型。 保证（?d?s D y t）具有平稳性的条件是Φp(L)A P(L s) = 0的根在单位圆外；保证（?d?s D y t）具有可逆性的条件是Θq (L)B Q(L s) = 0的根在单位圆外。 当P = D = Q = 0时，SARIMA模型退化为ARIMA模型；从这个意义上说，ARIMA模型是SARIMA模型的特例。当P = D = Q = p = q = d = 0时，SARIMA模型退化为白噪声模型。 (1, 1, 1) ? (1, 1, 1)12阶月度SARIMA模型表达为 (1- φ1 L) (1- α1 L12) ??12y t = (1+θ1 L) (1+β1 L12) v t ??12y t具有平稳性的条件是|φ1 | < 1，|α1 | < 1，??12y t具有可逆性的条件是|θ1 | < 1，|β1 | < 1。 设log(Y t) = y t，变量??12y t在EViews中用DLOG(Y,1,12)表示（这样表示的好处是EViews 可以直接预测到Y），上式的EViews估计命令是
季节性预测法
季节性预测法 所属分类：商业术语商业词语 添加摘要 目录[隐藏] 1 【摘要】 2 【关键词】 3 【Abstract】 4 【Keywords】 5 1引言 6 3应用实例 季节性预测法-【摘要】 目的：探讨季节性疾病的建模预测问题。方法：多段函数残差辨识的灰色建模方法。结果：经后验差比值和小误差概率检验知该模型预测精度为第一级“好”。结论：实例证明该模型有计算简便、对资料要求不严、适应范围较宽、残差信息利用率及拟合预测精度较高等特点，可用于季节性疾病发病时间序列的建模预测。 季节性预测法-【关键词】 多段函数残差辨识残差信息季节性序列建模预测TheApplicationoftothePartionalFunctionIdentificationGrayMethodinthepredictionoftheseasonald isease Yukaiwen（TheMachengCentersforDiseaseControlandPrevention,HubeiProvince438300,China） 季节性预测法-【Abstract】 Objective:toexplorethemodelingandpredicatingprobleminseasonaldistributioncharacteristicdisea se Method:applytothePartionalFunctionIdentification′sgraymodelingmethodResults:theforecastprecisionisthefirst-grade“good ”byposteriorerrorratioandsmallerrorprobabilitytestknowledgethat,Conclusion:Theexampleprovedt hismodelhasthecomputationtobesimple,islaxtothematerialrequest,theadaptationscopeiswide,the highutilizationrateofresidualinformationandthefittingprecisionishigheretc,canbeusedforthemodel ingforecastintheseasonaltime-seriesoftheinfectiondisease． 季节性预测法-【Keywords】partionalfunctionidentificationresidualinformationseasonalseriesmodelingforecast 季节性预测法-1引言 受流行因素的影响，大多数疾病的发病时间序列都呈现出季节性与周期性特征。对这类资料进行定量分析，如用线性回归模型、随机时间序列模型和单区间GM（1,1）模型进行预测，则模型都仅考虑了序列的增长趋势性，而忽视了疾病发生时间序列的季节性与周期性特征，这显然不是我们期望的，而另外一些模型如比例波动模型、ANN模型等也仅考虑了疾病的季节性特点，却忽视了序列的趋势性特征。这同样使我们很难得到理想的预测结果。针对这
季节效应分析(时间序列论文)
季节效应分析 一、数据来源： P.122.例4.6，北京市1995——2000年月平均气温序列（附录 1.10）。 二、研究目的： 在日常生活中，我们可以见到许多有季节效应的时间序列，比如：四季的气温，每个月的商品零售额，某自然景点每季度的旅游人数等等。他们都会呈现出明显的季节变动规律。 所谓季节效应就是在不同的季节中数据会呈现很明显的差异。 在对北京市1995——2000年月平均气温序列的分析中，把每月温度绘制成图，可以帮助我们更清楚地看到季节效应的存在。 三、理论背景： 假如没有季节效应的影响，北京市的气温应该始终在某个均值附近随机波动，季节效应的存在，使得气温会在不同年份的相同月份呈现出相似的性质，通过建模我们可以提取季节变动和随机变动的信息，这个过程即是对有季节效应的建模过程。 四、数据统计分析： 步骤一，初步了解数据信息，并作预处理： 1，将原始数据（附录1.10）导入Eviews 6.0中，并删除序列
SERIES01,将序列SERIES02重命名为X。 2，点击Quick ——Graph，在出现的对话框中输入X，点击确定，得到时序图，如下： 由图可知，北京市1995——2000年每月的平均气温随着季节的变动有着非常规律的变化。气温的波动主要受到两个因素的影响：一个是季节效应，一个是随机波动。同时可以看出气温在剔除季节效应后是一个稳定的序列，因此不用对随机波动做差分处理。 3，了解该模型的平均值，进行零均值化处理。在Eviews中，quick→series statistics →histogram and stats 得到该直方图如下：
知该模型的均值为13.03333。对模型进行零均值化处理。在 命令窗口中写genr y=x-13.03333。生成x零均值化处理后的 序列y。 步骤二，对零均值处理后的序列Y进行季节差分处理：1，在命令窗口中输入genr z=y-y(-12)，按Enter键。 2，打开Z序列，点击View——Correlogram,出现对话框，在Correlogram of下选level,在lags to include下输入36，点击 OK，得到Z序列的自相关和偏自相关图，如下：
(季节交乘预测模型)对带有季节变动的时间序列数据的预测分析题
对带有季节变动的时间序列数据的预测分析 例题一：现有某地区某产品产量近三年的分月资料。 试测试该种产品2012年10月的产量
解： （1）首先观察时间序列数据，具有哪些变动，进而确定选用哪种预测方法 在给出的时间序列数据中我们可以明显判断出来，6月-8月销量
比其他月份高出很多，而且每年都是这样，说明这列时间序列数据含有季节变动。则应该用季节变动模型进行预测。其次，判断整个时间序列数据是否具有趋势变动，是否是每年的平均销量均比上一年要多或者是少，第一年的均值为1y =11 第二年的均值为 2y =16 第三年的均值为3y =23 ，那么这列时间序列数据带有趋势变动。则判断不能选用周期平均法。最后判断是否随着年份的增加，时间序列数据的季节变动幅度在逐渐增大。判断方法为：用每年的峰值减去均值，得到一个离差，如果每年的离差带有趋势变动，呈逐年增加或者减少，那么说明时间序列的季节变动幅度有变化。第一年峰值为22，均值为11，离差为11.第二年峰值为29，均值为16，离差为13；第三年峰值为42，均值为23，离差为19。判断离差在逐年增加。说明季节变动的幅度在逐年增加。则选择季节交乘预测模型。也可画出散点图判断。
（2） 季节交乘预测模型为：()?t y a bt fi =+? 其中fi 为季节指数；()a bt +为趋势值 根据预测模型，知道预测值为预测期趋势值与预测期季节指数的乘积。 我们要预测的是2012年10月份的销售量，因此需要2012年10月份季节指数，和10月份的趋势值就可以知道10月份的销量。而2012年10月份的季节指数是根据2011年2010年和2009年，前三年10月份的季节指数得出的。所以首先需要求出前三年10月份的季节指数。季节指数Yt fi Ft = ; 其中Yt 代表的是观察值，Ft 代表的是趋势 值。因此首先求出，前三年10月份的趋势值。趋势值即为，如果这列时间序列数据只有直线趋势变动，没有季节变动的时候的值。也就是剔除季节变动的时候，这列时间序列数据的值。如果在上面的散点图中画一条直线，那么这条直线上面的值就是趋势值。那么，趋势值的计算就需要求出这条直线方程中的a 和b 值。a 和b 值的计算我们不用一般的最小二乘法，用较为简单的经验公式法。 则趋势值计算公式为： b Y a t Y i Y b 5.6)1(12 )1()(-=--=） 312311120.53612361224 y y b --====-- 1 6.511 3.257.75a y b =-=-= 第一年10月份的趋势值为