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otgaaa第02章--經(jīng)濟時間序列的季節(jié)調(diào)整、分解和平滑方法-在線瀏覽

2024-09-14 09:44本頁面
  

【正文】 ( 1)貿(mào)易日影響 Young(1965)討論了浮動貿(mào)易日的影響, Cleveland and Grupe(1983)討論了固定貿(mào)易日的影響。由于這個原因,當貿(mào)易日影響的估計在統(tǒng)計上顯著時,通常在季節(jié)調(diào)整之前先把貿(mào)易日的影響從序列中剔除。 在 X12季節(jié)調(diào)整中,假設貿(mào)易日影響要素包含在不規(guī)則要素中,即不規(guī)則要素的形式是 ID,假設已從原序列 Y 中分解出 ID。 美國的圣誕節(jié)、復活節(jié)及感恩節(jié)等節(jié)假日對經(jīng)濟時間序列也會產(chǎn)生影響。在 X12方法中,貿(mào)易日和節(jié)假日影響可以從不規(guī)則要素中同時估計得到。注意 EViews中的節(jié)假日調(diào)整只針對美國,不能應用于其他國家。它的一個主要缺點是在進行季節(jié)調(diào)整時,需要在原序列的兩端補欠項,如果補欠項的方法不當,就會造成信息損失。通過用 ARIMA模型 (autoregressive integrated moving Average) 延長原序列,彌補了移動平均法末端項補欠值的問題。也可以在模型中指定一些外生回歸因子,建立ARIMAX模型。 4. X12 ARIMA模型 外部影響調(diào)整包括附加的外部沖擊 (addtive outlier, AO)和水平變換 (level shift, LS)。 5.外部影響調(diào)整 040000800001202201600002022002400002800001976 1978 1980 1982 1984 1986圖 經(jīng)濟時間序列水平變換示意圖 通過對 ARIMAX模型中的回歸方程添加外部沖擊和水平變換回歸變量,可以處理奇異點數(shù)據(jù)和在水平上發(fā)生突然變化的序列。 在奇異點 t0的外部沖擊變量: () 在水平位移點 t0的水平變換變量: () ??????00)(010ttttAO tt???????00)(010ttttLS tt TRAMO(Time Series Regression with ARIMA Noise, Missing Observation, and Outliers)用來估計和預測具有缺失觀測值、非平穩(wěn) ARIMA誤差及外部影響的回歸模型。 SEATS(Signal Extraction in ARIMA Time Series)是基于 ARIMA模型來對時間序列中不可觀測成分進行估計。 TRAMO/SEATS方法 本節(jié)主要介紹利用 EViews軟件對一個月度或季度時間序列進行季節(jié)調(diào)整的操作方法。 EViews進行季節(jié)調(diào)整時將執(zhí)行以下步驟: 1. 給出一個被調(diào)整序列的說明文件和數(shù)據(jù)文件; 2. 利用給定的信息執(zhí)行 X12程序; 3. 返回一個輸出文件 , 將調(diào)整后的結果存在 EViews工作文件中 。 調(diào)用 X12季節(jié)調(diào)整過程,在序列窗口選擇 Procs/Seasonal Adjustment / Census X12,打開一個對話框: X12方法有 5種選擇框 , 下面分別介紹 。 注意乘法;偽加法和對數(shù)加法不允許有零和負數(shù) 。 近似地可選擇 (X11 defaul)缺省選擇 。 ④ 存調(diào)整后的分量序列名 ( Component Series to save) X12將被調(diào)整的序列名作為缺省列在 Base name框中 ,可以改變序列名 。最終的季節(jié)調(diào)整后序列 ( _ SA) ; 最終的趨勢 — 循環(huán)序列 ( _ TC) ; 季節(jié) /貿(mào)易日因子 ( _ D16) ; 二、 ARIMA選擇 ( ARIMA Option) 點擊 ARIMA Option標簽,可出現(xiàn)下列對話框 : X12允許在季節(jié)調(diào)整前對被調(diào)整序列建立一個合適的 ARIMA模型。 下面是一些例子: (1 0 0) (0 1 1) (1 0 1)(1 0 0) ttyL ?? ?? )1(tt LyL ?? )1()1( ???ttss LyLL ???? )1()1)(1( 1 ???? 注意在模型中總的 AR、 MA、和差分的系數(shù)不超過 25;AR或 MA參數(shù)的最大延遲為 24;在 ARIMA因子中的最大差分階數(shù)不超過 3。 Select from file 選擇 X12將從一個外部文件提供的說明集合中選擇 ARIMA模型 。 有 2個選擇: (3) 回歸因子選擇 ( Regressors) 允許在 ARIMA模型中指定一些外生回歸因子 , 利用多選鈕可選擇常數(shù)項 , 或季節(jié)虛擬變量 , 事先定義的回歸因子可以捕捉貿(mào)易日和節(jié)假日的影響 。首先要選擇( Ajustment Option)是否進行這項調(diào)整?,確定在那一個步驟里調(diào)整:在 ARIMA步驟,還是 X11步驟? 對于流量序列還有 2種選擇 , 是對周工作日影響進行調(diào)整還是對僅對周日 周末影響進行調(diào)整 。 對每一個節(jié)日 , 必須提供一個數(shù) , 是到這個節(jié)日之前影響的持續(xù)天數(shù) 。 四 、 外部影響 (Outlier Effects) 外部影響調(diào)整也是分別在 ARIMA步驟和 X11步驟中進行。 五 、 診斷 ( Diagnostics) 這項選擇提供了各種診斷: ① 季節(jié)因素的穩(wěn)定性分析 ( Stability Analysis of Seasonals) Historical revisions 歷史修正檢驗被調(diào)整序列增加一個新觀測值 , 即增加一個樣本時的變化 。 2. X11方法 X11法是美國商務部標準的季節(jié)調(diào)整方法 (乘法模型、加法模型 ),乘法模型適用于序列可被分解為趨勢項與季節(jié)項的乘積,加法模型適用于序列可被分解為趨勢項與季節(jié)項的和。 如果在季節(jié)調(diào)整對話框中選擇 X11選項 , 調(diào)整后的序列及因子序列會被自動存入 EViews工作文件中 , 在過程的結尾 X11簡要的輸出及錯誤信息也會在序列窗口中顯示 。 EViews在原序列名后加 SA,但也可以改變調(diào)整后的序列名 , 這將被存儲在工作文件中 。 X11只作用于含季節(jié)數(shù)據(jù)的序列,需要至少 4整年的數(shù)據(jù),最多能調(diào)整 20年的月度數(shù)據(jù)及 30年的季度數(shù)據(jù)。 Tramo(Time Series Regression with ARIMA Noise, Missing Observation, and Outliers)是對具有缺失觀測值 ,ARIMA誤差 、 幾種外部影響的回歸模型完成估計 、 預測和插值的程序 。這兩個程序是有 Victor Gomez 和 Agustin Maravall 開發(fā)的 。 4. tramo/Seats方法 趨勢分解
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