图书介绍
时间序列X-12-ARIMA季节调整 原理与方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 中国人民银行统计司主编 著
- 出版社： 北京：中国金融出版社
- ISBN：7504941514
- 出版时间：2006
- 标注页数：428页
- 文件大小：34MB
- 文件页数：438页
- 主题词：金融－经济统计
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图书目录
第1章 时间序列（ARIMA和SARIMA）模型1
1.1 随机过程、时间序列1
1.2 时间序列模型的分类6
1.3 自相关函数18
1.4 偏自相关函数24
1.5 时间序列（ARIMA）模型的建立与预测27
1.6 非季节时间序列建模案例36
1.7 季节时间序列（SARIMA）模型44
1.8 季节时间序列建模案例46
第2章 时间序列的移动平均计算原理61
2.1 定义和理论61
2.2 X-11中的对称移动平均67
2.3 Musgrave非对称移动平均76
2.4 X-11移动平均滤子82
3.1 平稳与非平稳序列的统计特征86
第3章 单位根检验方法86
3.2 四种典型的非平稳随机序列90
3.3 DF分布97
3.4 单位根的DF检验用表99
3.5 进一步讨论100
3.6 单位根检验102
3.7 单位根检验举例105
3.8 结构突变与单位根检验113
4.1 季节调整的意义121
第4章 X-12-ARIMA季节调整原理121
4.2 X-12-ARIMA简介123
4.3 X-12-ARIMA程序的基本流程125
4.4 regARIMA建模原理126
4.5 X-11的默认计算原型131
4.6 X-11方法的具体步骤134
4.7 X-12-ARIMA设定函数的运算流程141
4.8 案例144
附录A EVIEWS的视窗菜单操作179
附录B EVIEWS的命令行操作185
第5章 X-12-ARIMA季节调整程序中的新功能与方法190
5.1 引言190
5.2 新的X-11调整选项194
5.3 新的诊断206
5.4 regARIMA建模与模型选择213
5.5 用模型解决调整问题：四个例子223
5.6 用户交互界面：三个例子232
5.7 结论性评论234
附录A Henderson滤子、Musgrave非对称滤子234
附录B AO和LS探测程序237
第6章 X-12输出结果详解239
前言239
6.1 输出表格B部分：初步估计极端值和日历效应241
6.2 输出表格C部分：极端值和日历效应的最终估计293
6.3 输出表格D部分：不同成分的最终估计317
6.4 输出表格E部分355
6.5 输出表格F部分：季节调整质量的衡量362
第7章 中国春节等特殊日历因素调整方案377
7.1 移动假日效应377
7.2 春节模型379
7.3 案例380
7.4 存量数据的春节效应调整386
7.5 genhol程序简要说明388
7.6 春节模型的进一步改进389
7.7 存量数据春节模型的进一步改进394
附表1 春节虚拟变量（流量数据）1970—2020年（-14≤w≤20）400
附表2 春节虚拟变量（存量数据）1970—2020年（w2=31）414
附表3 春节虚拟变量（存量数据）1970—2020年（w2=25）418
附表4 改进春节模型的春节虚拟变量（流量数据）422
附表5 改进春节模型的春节虚拟变量（存量数据）1970—2020年（wb=15,wd=3,wa=20,w2=31）424
参考文献426