時(shí)間序列X-12-ARIMA季節(jié)調(diào)整

內(nèi)容概要

　　X-12-ARIMA方法最早由美國(guó)普查局Findley等人在20世紀(jì)90年代左右提出，現(xiàn)已成為對(duì)重要時(shí)間序列進(jìn)行深入處理和分析的工具，也是處理最常用經(jīng)濟(jì)類指標(biāo)的工具，在美國(guó)和加拿大被廣泛使用。其在歐洲統(tǒng)計(jì)界也得到推薦，并在包括歐洲中央銀行在內(nèi)的歐洲內(nèi)外的許多中央銀行、統(tǒng)計(jì)部門和其他經(jīng)濟(jì)機(jī)構(gòu)被廣泛應(yīng)用?！　?duì)時(shí)間序列X-12-ARIMA季節(jié)調(diào)整的原理進(jìn)行研究并對(duì)其軟件進(jìn)行中國(guó)本地化是中國(guó)人民銀行的科研項(xiàng)目，本書為上述科研項(xiàng)目的成果之一。

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第1章　時(shí)間序列(ARIMA和SARIMA)模型1.1隨機(jī)過程、時(shí)間序列1.2時(shí)間序列模型的分類1.3自相關(guān)函數(shù)1.4偏自相關(guān)函數(shù)1.5時(shí)間序列(ARIMA)模型的建立與預(yù)測(cè)1.6非季節(jié)時(shí)間序列建模案例1.7季節(jié)時(shí)間序列(SARIMA)模型1.8季節(jié)時(shí)間序列建模案例第2章　時(shí)間序列的移動(dòng)平均計(jì)算原理2.1定義和理論2.2X-11中的對(duì)稱移動(dòng)平均2.3Musgrave非對(duì)稱移動(dòng)平均2.4X-11移動(dòng)平均濾子第3章　單位根檢驗(yàn)方法3.1平穩(wěn)與非平穩(wěn)序列的統(tǒng)計(jì)特征3.2四種典型的非平穩(wěn)隨機(jī)序列3.3DF分布3.4單位根的DF檢驗(yàn)用表3.5進(jìn)一步討論3.6單位根檢驗(yàn)3.7單位根檢驗(yàn)舉例3.8結(jié)構(gòu)突變與單位根檢驗(yàn)第4章　x-12-ARIMA季節(jié)調(diào)整原理4.1季節(jié)調(diào)整的意義4.2X一12一ARIMA簡(jiǎn)介4.3x—12一ARIMA程序的基本流程4.4regARIMA建模原理4.5x-11的默認(rèn)計(jì)算原型4.6x一1l方法的具體步驟4.7x—12一ARIMA設(shè)定函數(shù)的運(yùn)算流程4.8案例附錄　AEVI：EWS的視窗菜單操作附錄　BEVIEWS的命令行操作第5章　x-12-RIM季節(jié)調(diào)整程序中的新功能與方法5.1引言5.2新的X一11調(diào)整選項(xiàng)5.3新的診斷5.4I regARIMA建模與模型選擇5.5用模型解決調(diào)整問題：四個(gè)例子5.6用戶交互界面：三個(gè)例子5.7結(jié)論性評(píng)論附錄　AHenderson濾子、Musgrave非對(duì)稱濾子附錄　BA0和Ls探測(cè)程序第6章　X一12輸出結(jié)果詳解前言6.1輸出表格B部分：初步估計(jì)極端值和日歷效應(yīng)6.2輸出表格C部分：極端值和日歷效應(yīng)的最終估計(jì)6.3輸出表格D部分：不同成分的最終估計(jì)6.4輸出表格E部分6.5輸出表格F部分：季節(jié)調(diào)整質(zhì)量的衡量第7章　中國(guó)春節(jié)等特殊日歷因素調(diào)整方案7.1移動(dòng)假日效應(yīng)7.2春節(jié)模型7.3案例7.4存量數(shù)據(jù)的春節(jié)效應(yīng)調(diào)整7.5genhol程序簡(jiǎn)要說明7.6春節(jié)模型的進(jìn)一步改進(jìn)7.7存量數(shù)據(jù)春節(jié)模型的進(jìn)一步改進(jìn)附表1　春節(jié)虛擬變量(流量數(shù)據(jù))1970—2020年(一14≤w≤20)附表2　春節(jié)虛擬變量(存量數(shù)據(jù))1970—2020年(w2=31)附表3　春節(jié)虛擬變量(存量數(shù)據(jù))1970—2020年(w2=25)附表4　改進(jìn)春節(jié)模型的春節(jié)虛擬變量(流量數(shù)據(jù))附表5　改進(jìn)春節(jié)模型的春節(jié)虛擬變量(存量數(shù)據(jù))1970—2020年(w6=15，wd=3，wa=20，w2=31)參考文獻(xiàn)

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