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(參考版)
2024-08-15 14:34本頁面
【正文】 。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。結合第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。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。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。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，所得的結果列于第⑧欄，該結果加入循環(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）。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。但我們可以借鑒季節(jié)變動測定的方法，從時間序列中剔除趨勢變動、季節(jié)變動，再對此結果消除隨機變動，從而得到反映循環(huán)波動影響程度的循環(huán)指數(shù)，相應的方法稱作剩余法。圖1二、循環(huán)波動分析測定和分析循環(huán)波動的主要目的之一是認識和掌握現(xiàn)象循環(huán)變動的形態(tài)，預見下一個循環(huán)周期可能產(chǎn)生的影響，對好的影響加以利用，不利的影響加以遏制。圖1根據(jù)第②欄和第⑥欄的數(shù)據(jù)，繪出了原時間序列和季節(jié)變動調(diào)整后的時間序列圖。根據(jù)乘法模型，要消除季節(jié)變動的影響，只需要將原時間序列的各期指標值除以相應月份或季度的季節(jié)指數(shù)即可，即：表中第⑥欄就是進行了季節(jié)變動調(diào)整的時間序列，它剔除了季節(jié)性因素所導致的時間序列的波動，能更好研究現(xiàn)象的趨勢變動和循環(huán)變動。究其原因，2月份時值春節(jié)期間，是購物的高峰，%，%。如１月份的季節(jié)指數(shù)是各年１月份的季節(jié)比率的平均數(shù)，即：＝（＋＋＋）／４其余各月份季節(jié)指數(shù)的計算以此類推。取移動平均的項數(shù)為周期的長度，即１２個月，由于移動平均的項數(shù)為偶數(shù)，所以要在一次移動平均的基礎上進行二次移動平均，所得的中心化移動平均數(shù)列于第③欄。例如所分析
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