廈門市2000-20xx年各月份社會消費品零售總額的季節(jié)變動與循環(huán)波動分析-資料下載頁
2025-08-04 14:34本頁面
【正文】 是趨勢變動、循環(huán)波動和隨機變動的綜合作用的結(jié)果，即第二步，對第⑥欄剔除季節(jié)變動后的時間序列求趨勢值T，以剔除趨勢變動的影響，所得的結(jié)果只剩循環(huán)波動和隨機波動，即：在求趨勢值時，如果可以確定循環(huán)波動的周期，則以循環(huán)周期的長度為項數(shù)進行移動平均，所得的結(jié)果可以消除循環(huán)波動和隨機變動的影響，能較好地代表長期趨勢值。但循環(huán)周期通常難以確定，因此一般用趨勢模型法求得長期趨勢值較為準確。運用最小二乘法，以第⑥欄的數(shù)據(jù)為因變量，第①欄的時間為自變量，建立的趨勢方程，得：將各期的時間值代入趨勢方程，得各期的趨勢值T，列于第⑦欄。我們可以對第⑦欄的趨勢值和第⑥欄剔除了季節(jié)變動的指標值分別繪圖，如圖2所示，我們可以看出，剔除了季節(jié)變動的各期指標值仍表現(xiàn)出了圍繞趨勢直線上下波動的形態(tài)，說明該時間序列存在著循環(huán)波動的影響，可以將第⑥欄的數(shù)值除以第⑦欄的數(shù)值，所得的結(jié)果列于第⑧欄，該結(jié)果加入循環(huán)波動和隨機變動后的數(shù)值與僅包含趨勢變動的數(shù)值的比率，反映了循環(huán)波動和隨機變動的共同影響程度（即C*I）。圖2第三步，對第二步的結(jié)果即第⑧欄的數(shù)值進行移動平均，以消除隨機變動的影響，就可得到各期相應的循環(huán)指數(shù)C。為了更好地消除隨機變動，可以按不同的項數(shù)進行平均，取修勻效果較好的一個。這里取的移動平均項數(shù)為9，所得的中心化移動平均數(shù)列于第⑨欄。同季節(jié)變動的分析一樣，可以通過比較循環(huán)指數(shù)與100%的偏差程度，來衡量循環(huán)變動的程度。對第⑨欄的循環(huán)指數(shù)繪圖，見圖3，圖中顯示了明顯的循環(huán)波動特征。結(jié)合第⑨欄的循環(huán)指數(shù)，可以看出，該市社會消費品零售額在2000年至2004年間大致經(jīng)歷了兩次完整的循環(huán)波動：從2000年7月的高峰到2001年5月的低谷，再到2002年7月的高峰，經(jīng)歷了兩年時間，從2002年7月進入下一個循環(huán)，經(jīng)歷了2003年4月的低谷，再到2004年4月的高峰，也花了大概兩年的時間。由于循環(huán)波動不像季節(jié)變動有固定的周期，一般只能計算平均周期。圖3值得再次強調(diào)的是，運用統(tǒng)計方法只能掌握循環(huán)波動的大致特征，有助于預測未來，但要探究波動形成的原因，以便采取相應的措施，則還需要深入現(xiàn)象的本質(zhì)做進一步的分析。如通過以上的循環(huán)波動測定，可以預見，從2004年4月份起，零售額又將進入下一個循環(huán)，大概在2005年5月份再次出現(xiàn)低谷，但如果未能掌握零售額產(chǎn)生循環(huán)波動的內(nèi)在原因，則無法采取相應的措施提高零售額。
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