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我国生鲜乳价格波动周期分析——基于X_(12)季节调整和H-P滤波模型 被引量:8
1
作者 余洁 韩啸 +1 位作者 刘芳 何忠伟 《中国奶牛》 2014年第18期30-33,共4页
我国生鲜乳价格波动剧烈,为了解其波动规律,选取2007年5月~2011年12月的生鲜乳收购价格月度数据为样本,运用X12季节调整法和H-P滤波法对生鲜乳价格波动周期进行实证分析。结果表明,在所选时间段内,生鲜乳价格经历三个波动周期,波动幅度... 我国生鲜乳价格波动剧烈,为了解其波动规律,选取2007年5月~2011年12月的生鲜乳收购价格月度数据为样本,运用X12季节调整法和H-P滤波法对生鲜乳价格波动周期进行实证分析。结果表明,在所选时间段内,生鲜乳价格经历三个波动周期,波动幅度有较大差别,第一个周期的波动主要是受到来自外部的冲击,促使价格大幅度波动,生鲜乳价格的不稳定直接影响奶农的利益。 展开更多
关键词 生鲜乳价格 价格波动 X12季节调整 H-P滤波模型
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CPI的SARIMA模型与X-12季节调整模型对比预测分析 被引量:12
2
作者 张婷 《经济问题》 CSSCI 北大核心 2014年第12期37-41,共5页
基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1995年1月至2014年6月的居民消费价格指数月度数据进行预测分析。利用Eviews 6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误... 基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1995年1月至2014年6月的居民消费价格指数月度数据进行预测分析。利用Eviews 6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误差控制较好。 展开更多
关键词 消费价格指数 SARIMA模型 X-12季节调整
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中国畜产品价格的实证分析——基于季节调整模型与两阶段协方差方法 被引量:10
3
作者 刘训翰 张利庠 杨海霞 《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2015年第4期39-44,共6页
本文以2001年1月—2014年5月的畜产品价格为研究对象,利用X-12-ARIMA季节调整模型分析影响畜产品价格波动的相关因素,并利用协方差计算季节性影响、长期周期性影响、不规则影响对畜产品价格波动的贡献程度,进一步利用两阶段协方差纵向... 本文以2001年1月—2014年5月的畜产品价格为研究对象,利用X-12-ARIMA季节调整模型分析影响畜产品价格波动的相关因素,并利用协方差计算季节性影响、长期周期性影响、不规则影响对畜产品价格波动的贡献程度,进一步利用两阶段协方差纵向对比分析各影响因素贡献度的变化,最后发现长期驱动因素和季节性因素是中国畜产品价格波动的主要因素;从纵向对比来说,鸡蛋、鸡肉、猪肉价格的不规则影响因素的影响作用在减弱,鸡肉、猪肉价格的季节性影响因素的作用在减弱。 展开更多
关键词 畜产品 价格 X-12-ARIMA季节调整模型
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基于春节因素的中国铁路月度客运量季节调整模型研究 被引量:13
4
作者 汪志红 汪前元 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期9-13,共5页
春节是我国移动假日之一,对运输、经济和旅游影响显著,特别是对铁路客运量影响巨大。使用移动假日效应和Genhol程序思想,改进前人"移动假日对客运量的影响是均匀变化"的认识,设计移动假日对客运量影响是μ型双峰变化过程,基于... 春节是我国移动假日之一,对运输、经济和旅游影响显著,特别是对铁路客运量影响巨大。使用移动假日效应和Genhol程序思想,改进前人"移动假日对客运量的影响是均匀变化"的认识,设计移动假日对客运量影响是μ型双峰变化过程,基于X-12-ARIMA模型,建立适合中国铁路客运量的三时段春节季节调整模型。结果显示:春节效应显著,节前、节中和节后影响程度不同。模型调整曲线光滑程度高,调整质量Q统计量值为0.340。运用该模型对2012年月度客运量估算分析,相对误差为4.2%。 展开更多
关键词 Genhol程序 X-12-ARIMA模型 铁路客运量 季节调整
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时间序列季节调整方法在中国的发展:PBC版X-12-ARIMA 被引量:5
5
作者 谢波峰 章丽盛 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第4期991-992,997,共3页
中国人民银行(PBC)版X-12-ARIMA软件是基于中国特点而定制的时间序列季节调整软件。通过总结时间序列季节调整方法的特点以及相应软件在国外的发展,针对我国应用的特点,尤其是春节因素的考虑,在解剖X-12-ARIMA方法原理的基础上,在春节... 中国人民银行(PBC)版X-12-ARIMA软件是基于中国特点而定制的时间序列季节调整软件。通过总结时间序列季节调整方法的特点以及相应软件在国外的发展,针对我国应用的特点,尤其是春节因素的考虑,在解剖X-12-ARIMA方法原理的基础上,在春节因素计算方法、软件应用界面以及用户使用帮助等3个主要方面加以改进,具有数据导入、调整设置文件、运行方式以及结果输出4方面的特色。 展开更多
关键词 时间序列 季节调整方法 X12方法 自回归移动平均模型 春节因素
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季节调整方法综述及比较 被引量:53
6
作者 范维 张磊 石刚 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2006年第2期70-73,共4页
Seasonal adjustment has been widely used in statistic analyses.Nowadays,the research on seasonal adjustment methods mainly concentrates on X-11,X-12 etc in China,lacking the whole understanding of foreign seasonal adj... Seasonal adjustment has been widely used in statistic analyses.Nowadays,the research on seasonal adjustment methods mainly concentrates on X-11,X-12 etc in China,lacking the whole understanding of foreign seasonal adjustment methods,and the latest progress of seasonal adjustment methods has been less introduced.In this article,various seasonal adjustment methods were introduced,and a comparison of their characteristics and applications was made.It is helpful that statistical organizations can develop appropriate seasonal adjustment methods,concerning different kinds of data. 展开更多
关键词 季节调整 X-11 X-11-ARIMA X-12-ARIMA TRAMO/SEATS 结构时间序列模型
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中国粮食价格波动特征研究——基于X-12-ARIMA模型和ARCH类模型 被引量:32
7
作者 李剑 宋长鸣 项朝阳 《统计与信息论坛》 CSSCI 2013年第6期16-21,共6页
以小麦和大豆为例,研究2002年1月至2012年6月中国粮食价格波动特征。首先利用X-12-ARIMA模型对价格序列进行季节调整,然后运用ARCH类模型对剥离季节因素的价格序列进行波动分析。结果发现:中国粮食价格季节性波动逐年减弱;粮食价格具有... 以小麦和大豆为例,研究2002年1月至2012年6月中国粮食价格波动特征。首先利用X-12-ARIMA模型对价格序列进行季节调整,然后运用ARCH类模型对剥离季节因素的价格序列进行波动分析。结果发现:中国粮食价格季节性波动逐年减弱;粮食价格具有明显的波动集簇性,前期价格波动和外部冲击对后期价格的影响具有持续性;粮食市场不存在"高风险、高回报"特征;小麦价格波动的非对称性不显著,而大豆价格波动则呈现明显的非对称特征,且上期价格上涨信息引发的波动要大于下跌信息。 展开更多
关键词 粮食 价格波动 X-12-ARIMA季节调整模型 ARCH类模型
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季节调整后的蔬菜价格波动——兼论货币供应量的影响 被引量:23
8
作者 宋长鸣 李崇光 《统计与信息论坛》 CSSCI 2012年第3期83-92,共10页
利用X-12-ARIMA季节调整模型及ARCH类模型分析大宗蔬菜白菜、黄瓜、西红柿、菜椒和四季豆价格的季节性波动特点和短期变动特征,并探寻货币供应量对蔬菜价格长期趋势的影响。结果表明:蔬菜价格季节性波动特征明显,但波幅有缩小的趋势;蔬... 利用X-12-ARIMA季节调整模型及ARCH类模型分析大宗蔬菜白菜、黄瓜、西红柿、菜椒和四季豆价格的季节性波动特点和短期变动特征,并探寻货币供应量对蔬菜价格长期趋势的影响。结果表明:蔬菜价格季节性波动特征明显,但波幅有缩小的趋势;蔬菜价格的趋势变动与货币供应量紧密联系,当流通中的货币量增加1万亿元时,白菜、黄瓜、西红柿、菜椒和四季豆每公斤分别上涨0.43元、0.76元、0.83元、1元和1.2元左右;白菜、黄瓜、菜椒和四季豆的价格具有明显的波动集簇性,白菜和黄瓜价格的外部冲击的影响会持续到下一期,菜椒和四季豆价格过去外部冲击和波动影响会比较持久;四种蔬菜均没有显现出显著的风险报酬特征,上期正负外部冲击对本期菜椒价格波动的影响具有非对称性,而对白菜、黄瓜和四季豆的影响是对称的。 展开更多
关键词 蔬菜 价格波动 货币供应量 X-12-ARIMA季节调整模型 ARCH类模型
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基于X-12-ARIMA模型的中国粮食消费价格运行 被引量:12
9
作者 桂文林 韩兆洲 《华东经济管理》 CSSCI 2011年第3期61-67,共7页
粮食价格与人们的实际生活成本和收入水平息息相关,甚至影响整个国民经济的发展。文章用X-12-AR IMA季节调整模型对中国1997年1月至2009年12月的粮食消费价格月度定基指数进行分解,并得到趋势循环、季节和不规则因素;通过所得异常值和... 粮食价格与人们的实际生活成本和收入水平息息相关,甚至影响整个国民经济的发展。文章用X-12-AR IMA季节调整模型对中国1997年1月至2009年12月的粮食消费价格月度定基指数进行分解,并得到趋势循环、季节和不规则因素;通过所得异常值和趋势对我国粮食价格发展阶段进行科学划分;通过分解后的季节因素分析其季节特征,并探究它们的深层成因。结果表明:模型具有非常好的分解效果;粮价有明显的趋势和季节运行特征;粮食价格波动成因很好地解释其运行特征。文章为把握我国粮食价格运行、制定相关政策提供科学依据。 展开更多
关键词 粮食价格 X-12-ARIMA季节调整模型 趋势 季节特征
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基于改进X-12-ARIMA的电煤需求预测模型与实证研究 被引量:9
10
作者 朱发根 《中国电力》 CSCD 北大核心 2014年第2期140-145,共6页
考虑中国春节、端午、中秋等移动假日效应,对美国人口普查局开发的X-12-ARIMA模型进行了改进和实证分析。结果表明,中国电煤消费量具有显著的季节性特征,每年11—12月为消费最高峰,7—8月为消费小高峰;基于改进X-12-ARIMA模型对2013年1... 考虑中国春节、端午、中秋等移动假日效应,对美国人口普查局开发的X-12-ARIMA模型进行了改进和实证分析。结果表明,中国电煤消费量具有显著的季节性特征,每年11—12月为消费最高峰,7—8月为消费小高峰;基于改进X-12-ARIMA模型对2013年1、2和3月份的电煤需求预测精度分别为96.6%、95.1%和93.7%,具有较好的短期预测能力。 展开更多
关键词 X-12-ARIMA模型 电煤需求 季节调整 预测
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基于X-12-ARIMA和AR-GARCH模型的房价波动研究 被引量:4
11
作者 聂淑媛 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第4期39-44,共6页
以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR(2)-GARCH(1,1)模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型... 以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR(2)-GARCH(1,1)模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型的波动聚集性,X-12季节调整方法和异方差模型显著有效,拟合相对误差不超过0.4%.对房价的短期预测表明,近期内房价仍保持3%~5%的增长态势,且外部因素对房价的影响程度远远大于房价自身的波动冲击力. 展开更多
关键词 房价 X-12-ARIMA模型 AR-GARCH模型 季节调整
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基于Census X12和ARIMA模型的香菇价格波动特征分析--以山东省为例 被引量:6
12
作者 李敏 胡继连 《中国食用菌》 2016年第2期71-76,共6页
香菇(Lentinus edodes)是我国目前产量最高的食用菌品种,其价格波动关系到香菇生产者的收入水平和食用菌产业的发展。根据中国食用菌协会、山东省食用菌协会、中国食用菌商务网等对山东省主要蔬菜批发市场食用菌价格的统计数据,利用... 香菇(Lentinus edodes)是我国目前产量最高的食用菌品种,其价格波动关系到香菇生产者的收入水平和食用菌产业的发展。根据中国食用菌协会、山东省食用菌协会、中国食用菌商务网等对山东省主要蔬菜批发市场食用菌价格的统计数据,利用CensusX12季节调整法和H—P滤波法对2010年5月~2015年6月的香菇价格波动进行了分析。发现夏秋两季香菇价格较高,冬春两季价格略低,且长期来看香菇价格呈增长趋势。随后运用ARIMA模型对2015年7月~12月的香菇价格进行了预测,结果显示2015年下半年我国香菇价格将继续保持增长趋势。最后提出可以通过建立和完善价格信息平台,推行价格保险制度,研发低成本温度控制技术和设备,提高香菇散养户的组织化程度等措施稳定香菇的市场价格,促进散养户增收等相关对策建议。 展开更多
关键词 香菇 价格波动 CENSUS X12季节调整 H—P滤波 ARIMA模型
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基于存量数据的我国货币供应量季节调整研究
13
作者 汪志红 汪前元 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第13期168-171,共4页
文章以存量数据-货币供应量(M0)作为主要研究对象,设计了生成存量数据解释变量的程序化、可操作化过程,并建立了登记日在每个月月末的三段式货币供应量(M0)季节调整模型。运用建立的模型对2012年货币供应量(M0)进行预测,其平均相对误差... 文章以存量数据-货币供应量(M0)作为主要研究对象,设计了生成存量数据解释变量的程序化、可操作化过程,并建立了登记日在每个月月末的三段式货币供应量(M0)季节调整模型。运用建立的模型对2012年货币供应量(M0)进行预测,其平均相对误差为2.87%,属于2级精度,适合中长期预测。 展开更多
关键词 存量数据 X-12-ARIMA模型 货币供应量 季节调整
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基于四类时间序列模型的GDP预测效果比较 被引量:2
14
作者 聂淑媛 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第2期63-67,共5页
文章基于1992—2020年的季度GDP数据,实证分析了新冠肺炎疫情事件的异常影响效应,探讨了两大重要分解因素——季节因素和趋势因素之间极强的交互性。根据GDP序列的特点,分别选取三参数指数平滑乘法模型、SARIMA(1,1,1)×(0,1,1)4模... 文章基于1992—2020年的季度GDP数据,实证分析了新冠肺炎疫情事件的异常影响效应,探讨了两大重要分解因素——季节因素和趋势因素之间极强的交互性。根据GDP序列的特点,分别选取三参数指数平滑乘法模型、SARIMA(1,1,1)×(0,1,1)4模型、阶梯干预模型和X-12-ARIMA模型进行建模,并依据MAPE等评价指标,得到了相对最优拟合模型——X-12-ARIMA模型。预测结果显示,我国具有良好的经济发展前景。 展开更多
关键词 X-12-ARIMA模型 SARIMA模型 干预模型 季节调整 GDP预测
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季节调整后的蔬菜价格与CPI之间关系研究 被引量:3
15
作者 殷端 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第17期201-205,共5页
在采用X-12-ARIMA季节调整模型剥离白菜、菜椒、黄瓜价格与CPI季节性影响的基础上,分析了此三类大宗蔬菜价格与CPI间的关系。协整分析结果表明,3类蔬菜价格与CPI间均存在长期稳定的均衡关系;Granger因果关系检验结果表明,CPI在短期和长... 在采用X-12-ARIMA季节调整模型剥离白菜、菜椒、黄瓜价格与CPI季节性影响的基础上,分析了此三类大宗蔬菜价格与CPI间的关系。协整分析结果表明,3类蔬菜价格与CPI间均存在长期稳定的均衡关系;Granger因果关系检验结果表明,CPI在短期和长期均为影响3类蔬菜价格的原因,而白菜、黄瓜价格短期内对CPI的影响差异不显著,但其在长期内对CPI的作用显著。为正确把握我国蔬菜价格动态,保障居民生活质量水平,应尽快健全蔬菜价格风险预警体系,完善信息流通渠道,加强蔬菜基础设施的优化。 展开更多
关键词 蔬菜价格 CPI X-12-ARIMA季节调整模型 VECM模型
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基于Census X12-HP模型的国内咖啡行情分析及展望 被引量:1
16
作者 聂春杨 杨国虎 《热带农业科技》 2022年第3期15-20,37,共7页
近10年来中国咖啡消费迅速崛起,而国内咖啡行业却出现“低卖高买”的供需矛盾。文章以中国咖啡产区交易价格(云南咖啡单品价格)为研究对象,采用Census X12-HP滤波法模型对我国咖啡价格波动进行分解,研究我国咖啡市场行情,并针对咖啡产... 近10年来中国咖啡消费迅速崛起,而国内咖啡行业却出现“低卖高买”的供需矛盾。文章以中国咖啡产区交易价格(云南咖啡单品价格)为研究对象,采用Census X12-HP滤波法模型对我国咖啡价格波动进行分解,研究我国咖啡市场行情,并针对咖啡产业波动特征为我国咖啡产业健康发展提出相关建议。在当前国际咖啡巨头争夺中国消费市场的竞争中,我国咖啡行业要从供应端提高国内咖啡的竞争力,致力于促进咖啡产业的国内循环,构建中国咖啡产业国内消费-供给循环体系。 展开更多
关键词 咖啡 行业发展 价格行情 Census X12季节调整模型 HP滤波法
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河北省平菇价格波动分析及预测
17
作者 李昀鸿 吕雅辉 张润清 《现代园艺》 2025年第23期72-76,共5页
河北省作为食用菌消费与生产大省,其平菇产业在全省食用菌行业中占据主导地位。平菇价格的波动不仅影响种植户的收益,还直接影响整个食用菌行业的发展。基于河北省2011年1月-2024年8月平菇市场价格数据,运用CensusX12季节调整模型和H-P... 河北省作为食用菌消费与生产大省,其平菇产业在全省食用菌行业中占据主导地位。平菇价格的波动不仅影响种植户的收益,还直接影响整个食用菌行业的发展。基于河北省2011年1月-2024年8月平菇市场价格数据,运用CensusX12季节调整模型和H-P滤波法,深入剖析河北省平菇价格的波动情况,并利用ARMA模型对2024年12月-2025年5月预测河北省平菇价格走势。研究发现,河北省平菇价格波动具有明显的季节性趋势,每年8月份价格较高,3月份价格较低,长期波动趋势平稳,呈现典型的周期性特征。预测结果显示,2024年12月-2025年5月河北省平菇价格有望呈现上升趋势。 展开更多
关键词 平菇价格 ARMA censusx12季节调整模型 H-P滤波法 价格预测
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ARIMA-DES混合模型在中国布鲁菌病分析和预测中的应用 被引量:7
18
作者 田德红 于国伟 +4 位作者 丁国武 段春红 廖伟斌 王熙蓓 彭峥 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2016年第2期245-248,共4页
目的探讨中国布鲁菌病发病的趋势和季节规律,并构建时间序列模型对发病数做短期预测。方法用M atlab2014对中国布病的发病数建立ARIM A和DES模型。用Eview s8.0对发病数进行X-12季节调整后,对趋势项用ARIM A-DES建模预测,其中ARIM A-DE... 目的探讨中国布鲁菌病发病的趋势和季节规律,并构建时间序列模型对发病数做短期预测。方法用M atlab2014对中国布病的发病数建立ARIM A和DES模型。用Eview s8.0对发病数进行X-12季节调整后,对趋势项用ARIM A-DES建模预测,其中ARIM A-DES混合模型采用PSO算法赋予不同的权重,最后比较三种模型的预测精度,选取最优模型预测未来发病数。结果全国布病的发病在每年5月份最高,12月最低。选取的最优模型为ARIMA-DES,并预测了2015年6月至12月的发病数,分别为7286、6710、5723、4296、3463、3355.34、3777。结论 ARIMA-DES模型预测精度较单一的ARIMA模型和DES模型高,ARIMA-EDS模型适合我国布病发病数短期预测。季节调整后的成分序列反映出的季节性与全国各地报道的季节性不同。 展开更多
关键词 布鲁菌病 混合模型 X-12季节调整 粒子群优化算法
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基于门限GARCH模型的我国甜瓜市场价格波动 被引量:3
19
作者 杨念 司秋利 +1 位作者 王蔚宇 吴敬学 《中国瓜菜》 CAS 北大核心 2019年第4期41-45,共5页
为了测算我国甜瓜价格波动周期及主要波动特征,探寻波动规律,为瓜农的生产以及甜瓜产业的发展提供决策参考,以农业部信息中心2010年6月至2018年2月甜瓜市场大宗价的月度统计数据为基础,运用Census X12季节调整法、H-P滤波法以及建立门限... 为了测算我国甜瓜价格波动周期及主要波动特征,探寻波动规律,为瓜农的生产以及甜瓜产业的发展提供决策参考,以农业部信息中心2010年6月至2018年2月甜瓜市场大宗价的月度统计数据为基础,运用Census X12季节调整法、H-P滤波法以及建立门限GARCH模型,分析我国甜瓜市场价格波动的主要特征。通过时间序列分解发现:(1)我国甜瓜市场价格长期曲折上升,且出现明显的拐点,分别为2013年和2015年,整体较为平滑;(2)季节性波动特征十分显著,交替上涨下跌,波幅随时间呈缩小趋势(;3)波动周期大致呈现M型的2个完整周期,2个周期之间不是相互对称的。通过建立门限GARCH模型发现:我国甜瓜市场价格波动非对称性显著,价格下跌较上涨引发更大波动,为稳定甜瓜市场,应特别及时关注引起甜瓜价格下跌的因素并采取相应措施。 展开更多
关键词 甜瓜 门限GARCH模型 CENSUS X12季节调整 H-P滤波法 价格波动
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居民消费价格指数两种预测模型的比较 被引量:4
20
作者 邢珺 张婷 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第21期29-32,共4页
文章基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1990年1月至2013年12月的居民消费价格指数月度数据进行建模预测,并采用2014年1月至2014年6月数据进行样本外预测,利用Eviews6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明SARIMA模型随着... 文章基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1990年1月至2013年12月的居民消费价格指数月度数据进行建模预测,并采用2014年1月至2014年6月数据进行样本外预测,利用Eviews6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明SARIMA模型随着预测时间的增加,其预测精度下降,而X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误差控制在2%以内。 展开更多
关键词 消费价格指数CPI SARIMA模型 X-12季节调整
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