【正文】 模型不同 ， 指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)用過(guò)去的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行調(diào)整 。 ? ? ststst yy ????? ? ?? 1?10ty?? ? 1?1? ???? ttt yyy ??11? yy ??10 ???ty? 單指數(shù)平滑的預(yù)測(cè)對(duì)所有未來(lái)的觀測(cè)值都是常數(shù) 。 這是一種有兩個(gè)參數(shù)的指數(shù)平滑法 。 例 指數(shù)平滑方法應(yīng)用 本例利用指數(shù)平滑方法對(duì)我國(guó)上證收盤(pán)指數(shù)（時(shí)間范圍：1991年 1月 2022年 3月）的月度時(shí)間序列 (sh_s) 進(jìn)行擬合和預(yù)測(cè)。這種方法與雙指數(shù)平滑法一樣以線性趨勢(shì)無(wú)季節(jié)成分進(jìn)行預(yù)測(cè)。 這個(gè)選項(xiàng)允許預(yù)測(cè)不規(guī)則間距的數(shù)據(jù) ，在空白處輸入循環(huán)數(shù) 。本例的潛在產(chǎn)出 Y*, 即趨勢(shì)利用 HP濾波計(jì)算出來(lái)的 {YtT}來(lái)代替， GDP的循環(huán)要素 {YtＣ }序列由式 ()計(jì)算： () Tttct YYY ?? Tt ,2,1 ??圖 藍(lán)線表示 GDP的 TC序列 、 紅線表示趨勢(shì)序列 圖 GDP的循環(huán)要素 序列 圖 GDP的循環(huán)要素 {YtC}序列實(shí)際上就是圍繞趨勢(shì)線上下的波動(dòng)，稱為 GDP缺口序列。我們簡(jiǎn)要介紹這種方法的原理。 如果在季節(jié)調(diào)整對(duì)話框中選擇 X11選項(xiàng) ， 調(diào)整后的序列及因子序列會(huì)被自動(dòng)存入 EViews工作文件中 ， 在過(guò)程的結(jié)尾 X11簡(jiǎn)要的輸出及錯(cuò)誤信息也會(huì)在序列窗口中顯示 。首先要選擇（ Ajustment Option）是否進(jìn)行這項(xiàng)調(diào)整？，確定在那一個(gè)步驟里調(diào)整：在 ARIMA步驟，還是 X11步驟？ 季節(jié) /貿(mào)易日因子 （ ＿ D16） ； TRAMO/SEATS方法 本節(jié)主要介紹利用 EViews軟件對(duì)一個(gè)月度或季度時(shí)間序列進(jìn)行季節(jié)調(diào)整的操作方法。注意 EViews中的節(jié)假日調(diào)整只針對(duì)美國(guó)，不能應(yīng)用于其他國(guó)家。 ① 加法模型 () ② 乘法模型： () ③ 對(duì)數(shù)加法模型： () ④ 偽加法模型： () 1． 季節(jié)調(diào)整的模型選擇 tttt ISTCY ???tttt ISTCY ???tttt ISTCY lnlnlnln ???)1( ??? tttt ISTCY例 利用 X12加法模型進(jìn)行季節(jié)調(diào)整 圖 社會(huì)消費(fèi)品零售總額原序列 圖 社會(huì)消費(fèi)品零售總額的 TC序列 圖 社會(huì)消費(fèi)品零售總額 I 序列 圖 社會(huì)消費(fèi)品零售總額的 S 序列 由每天經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的總和組成的月度時(shí)間序列受該月各周的影響，這種影響稱為貿(mào)易日影響（或周工作日影響）。經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的季節(jié)性波動(dòng)是非常顯著的，它往往遮蓋或混淆經(jīng)濟(jì)發(fā)展中其他客觀變化規(guī)律，以致給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的分析造成困難和麻煩。 循環(huán)要素 (C ): 是以數(shù)年為周期的一種周期性變動(dòng)。在計(jì)算過(guò)程中可根據(jù)數(shù)據(jù)中的隨機(jī)因素大小，采用不同長(zhǎng)度的移動(dòng)平均，隨機(jī)因素越大，移動(dòng)平均長(zhǎng)度越大。在調(diào)整的內(nèi)容中，形成了又一個(gè)分解要素：貿(mào)易日要素 D。附加的外部沖擊 (AO)調(diào)整是指對(duì)序列中存在的奇異點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，水平變換 (LS)是指對(duì)水平上發(fā)生突然變化的序列的處理。 需要注意如果序列短于 20年 ， X12不允許指定 3 15的季節(jié)濾波 。EViews將利用一個(gè)包含一系列缺省模型指定說(shuō)明的文件（ ） ： (0 1 1)(0 1 1) * (0 1 2)(0 1 1) X (2 1 0)(0 1 1) X (0 2 2)(0 1 1) X (2 1 2)(0 1 1) 缺省說(shuō)明用 “ *” 表示 ， 除最后一個(gè)外 ， 中間的用 “ X”結(jié)尾 。然而，必須在 X11步驟中作了貿(mào)易日 /節(jié)日調(diào)整，才能在 X11步驟中做外部調(diào)整，而且只能做附加的外部調(diào)整； 在 ARIMA步驟中有 4種外部調(diào)整： 附加的外部調(diào)整； 水平變換； 暫時(shí)的水平變化； 彎道影響。 當(dāng)選擇了 Pross/Seasonal Adjustment/Tramo Seats 時(shí)，EViews執(zhí)行外部程序，將數(shù)據(jù)輸給外部程序，然后將結(jié)果返回 EViews。 使用 HodrickPrescott濾波來(lái)平滑序列，選擇 Procs/ Hodrick Prescott Filter出現(xiàn)下面的 HP濾波對(duì)話框： 首先對(duì)平滑后的序列給一個(gè)名字， EViews將默認(rèn)一個(gè)名字，也可填入一個(gè)新的名字。 如果估計(jì)參數(shù)值趨于 1，這表明序列趨于隨機(jī)游走 ， 最近的值對(duì)估計(jì)將來(lái)值最有用 。也可以讓 EViews估計(jì)使一步預(yù)測(cè)誤差平方和最小的 ? 值 。 ktttkt Skbay ?? ???? Tsst ,2,1 ???? 這三個(gè)系數(shù)由下面的遞歸式定義 其中： k 0， ?， ?， ? 在 0～ 1之間，為阻尼因子。 sttttttttttstttSaySbaabbaSya???????????????????)1()()1()())(1()(1111??????skTTTkT Skbay ??? ???? （三個(gè)參數(shù)） 這種方法適用于序列具有線性趨勢(shì)和乘法季節(jié)變化。適用于有線性趨勢(shì)的序列。 3． 平滑后的序列名 可以為平滑后的序列指定一個(gè)名字 ，EViews在原序列后加 SM指定平滑后的序列名 ， 也可以改變 。不允許填入非整數(shù)的數(shù)據(jù)。本節(jié)專門(mén)討論如何將趨勢(shì)和循環(huán)要素進(jìn)行分解的方法。 Sliding spans 移動(dòng)間距 檢驗(yàn)被調(diào)整序列在固定大小的移動(dòng)樣本上的變化； Select best 檢驗(yàn)列表中的所有模型 ， 選一個(gè)最小預(yù)測(cè)誤差的模型 ， 缺省是第一個(gè)模型 。 在下面的多選鈕中選擇要保存的季節(jié)調(diào)整后分量序列 ， X12將加上相應(yīng)的后綴存在工作文件中： 在對(duì)序列進(jìn)行預(yù)調(diào)整的同時(shí)得到外部影響調(diào)整是 X12ARIMA模型的特殊能力。然后用回歸分析求出星期一，星期二， …… ，星期日的相應(yīng)權(quán)重，從而可以將 ID 分解為真正的不規(guī)則要素 I 和貿(mào)易日要素 D。正因?yàn)槿绱耍?X11方法受到很高的評(píng)價(jià)，已為歐美、日本等國(guó)的官方和民間企業(yè)、國(guó)際機(jī)構(gòu) (IMF)等采用，成為目前普遍使用的季節(jié)調(diào)整方法。季節(jié)要素和循環(huán)要素的區(qū)別在于季節(jié)變動(dòng)是固定間距（如季或