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  • X12季节调整在matlab上的实现

    千次阅读 2018-06-13 12:11:11
    原理 ... 数据集 ...需要x12季节调整matlab代码请根据文章最后面的信息联系我。 运行结果 备注:承接模型代码实现(支持python、matlab、excel vba),有意请联系QQ947943645,非诚勿扰...

    原理

    http://www.haoedb.com/?p=133

    数据集

    中国2004年1月-2014年12月旅游外汇收入数据,单位:亿美元。

    matlab代码

    运行结果

     

     

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  • 人民银行组织力量对季节调整基本方法进行了研究,结合调整中国特有的移动假日——春节的需要,提出了不同的处理模型,对各国较为通用的季节调整软件X-12-ARIMA进行了改造,开发出PBC版的X-12-ARIMA季节调整软件。...

    对时间序列进行季节调整是经济分析的基础性工作。人民银行组织力量对季节调整基本方法进行了研究,结合调整中国特有的移动假日——春节的需要,提出了不同的处理模型,对各国较为通用的季节调整软件X-12-ARIMA进行了改造,开发出PBC版的X-12-ARIMA季节调整软件。《时间序列X-12-ARIMA季节调整:原理与方法》是对时间序列季节调整和中国春节因素处理的系统阐述。与之相配套的,尚有一册《PBC版的X-12-ARIMA季节调整软件操作手册》(含光盘)。

    本书从时间序列的基础知识讲起,介绍了随机过程、时间序列、自相关函数、偏自相关函数等基本概念,并讨论了时间序列的移动平均计算原理和判断时间序列平稳性的单位根检验方法。本书具体介绍了X-12-ARIMA的季节调整原理,包括程序的基本流程、程序中regARIMA模块的建模原理和X-11模块的计算原理等内容。本书还讨论了X-12-ARIMA季节调整程序中的新功能与方法,并对X-12的输出结果进行了详细的解读。本书最有特色的部分详细介绍了PBC版的X-12-ARIMA季节调整方法中对中国春节这个特殊移动假日的处理。

    联系方式:

    金融出版社教材一部

    地址:北京市丰台区益泽路2号

    邮编:100071

    电话:010-63422083

    传真:010-63422083

    电邮:jiaocaibu@yahoo.com.cn

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  • 论文研究-结构时间序列模型在季节调整方面的应用——与X-12季节调整方法的比较分析 .pdf,
  • 1. 季节调整方法季节调整的目的是剔除季节因素的影响,使得数据平滑。进行季节调整的目的其一是使得不同季节的数据具有可比性,其二是使得一般的时间序列模型能够适用于数据,例如我们观察到近期燃油价格上涨,想...

    1ce0d2750bd022045982fa8f5538beb1.png

    进行时间序列的数据分析时,季节因素调整与hp滤波是进行数据处理与准备工作的常见必要环节。本文简要梳理季节调整与hp滤波的应用场景,以及在Python中的实现方法。

    1. 季节调整方法

    季节调整的目的是剔除季节因素的影响,使得数据平滑。进行季节调整的目的其一是使得不同季节的数据具有可比性,其二是使得一般的时间序列模型能够适用于数据,例如我们观察到近期燃油价格上涨,想通过ARMA模型验证其趋势性,但燃油上涨的时间窗口在冬季,所以要通过季节调整方法剔除掉季节作用,余下的价格上涨才有验证的意义。

    常用的季节调整方法包括:(1)求同比;(2)census X12/X13季节调整;(3)平滑分离方法。

    1.1 求同比

    Python中求同比非常简单,例如对于月度时间序列数据M2:

    dM2 = M2.pct_change(12)

    即可求出同比。

    如果是季度数据,将函数参数换为4即可。而对于中国的某些数据,例如社会零售、固定资产投资等,其1月或2月的数据是没有的,按照周期长度相应调整参数即可。

    求同比方法最为广泛使用,但不适用于带有零值或负值的数据。

    1.2 census X12/X13季节调整

    这里的“census”是指美国统计局(United States Census Bureau),所以美国的各种统计数据都是通过这套方法进行季节调整的。这套方法在学术界得到了广泛的使用。

    方法的具体计算步骤,可参考官方网站(X-13ARIMA-SEATS Seasonal Adjustment Program),这里只简单给出一个使用案例:

    from fredapi import Fred
    fred = Fred(api_key='XXXXXX')
    import statsmodels.api as sm
    
    M2NS = fred.get_series('M2NS')
    M2SL = fred.get_series('M2SL')
    X13PATH = 'C:WinX13x13asx13as.exe'
    bunch = sm.tsa.x13_arima_analysis(M2NS,x12path = X13PATH)
    bunch.seasadj

    为了使用程序,需先在美国统计局网站上下载二进制程序到电脑,通过指定程序路径的方法在python中调用。在R语言中也要这样麻烦。

    案例程序中从FRED网站下载了美国M2的月度数据,其中M2NS是未进行季节调整的数据,M2SL是季节调整后的数据。

    但将bunch.seasadj的调整结果和M2SL进行比较,发现略有差异,这或许是其中使用的某些参数不一致所致。

    1.3 平滑分离方法

    Python的Statsmodels模块中提供了一种应用简单的季节调整方法——seasonal_decompose。

    from fredapi import Fred
    fred = Fred(api_key='XXXXXX')
    import statsmodels.api as sm
    
    M2NS = fred.get_series('M2NS')
    M2SL = fred.get_series('M2SL')
    m2sd = sm.tsa.seasonal_decompose(M2NS,model='addictive', extrapolate_trend='freq')
    m2sd.trend
    m2sd.seasonal
    m2sd.resid

    这样,M2NS就被分为了trend、seasonal和resid三个部分。如果模型选择了'multiplicative'的话,三个部分为相乘关系。

    使用该函数需要注意的是,'extrapolate_trend'参数如果不指定,分解结果中得不到trend和resid值。

    和M2SL比较一下会发现,这一方法得到的结果确实比census X12/X13方法差一些。

    2. hp滤波

    做宏观经济研究的应该都比较熟悉hp滤波了。该方法由Hodrick and Prescott(1997)提出,因为作者的原因被简称hp滤波。

    from fredapi import Fred
    fred = Fred(api_key='XXXXXX')
    import statsmodels.api as sm
    
    M2SL = fred.get_series('M2SL')
    cycle, trend = sm.tsa.filters.hpfilter(M2SL, lamb=129600)

    其中cycle和trend就分别是hp滤波得到的周期项和趋势项。根据Ravn and Uhlig(2002)的建议,对于年度数据lambda参数取值6.25(1600/4^4),对于季度数据取值1600,对于月度数据取值129600(1600*3^4)。

    虽然hp滤波得到的趋势项一定程度上也剔除了季节因素,但个人习惯还是不要将hp滤波作为季节调整的方法。该滤波方法的主要应用还是在于提取经济周期(外生冲击)。笔者在处理经济数据时常在季节调整后再用hp滤波计算经济指标“超预期”的部分。

    References

    [1] Hodrick, R. J., & Prescott, E. C. (1997). Postwar US business cycles: an empirical investigation. Journal of Money, credit, and Banking, 1-16.

    [2] Ravn, M. O., & Uhlig, H. (2002). On adjusting the Hodrick-Prescott filter for the frequency of observations. Review of economics and statistics, 84(2), 371-376.

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  • RT. 现有数据已经是季节频率了,还有必要做这种季节调整吗? 如果可以做,在R中怎么实现呢? X12包里有函数,但不知道怎么用。 求大神示下。
  • 该程序是使用python调用X12程序以及X13程序进行自动化季节调整,可以用python语言进行批量季节调整,而避免了使用eviews去进行季节调整,内含x12.exe和x13.exe季节调整程序。
  • 季节性灵活调整聚丙烯酰胺的使用方法不宜一成不变,炎炎夏日已经到来,客户想将其更大效用发挥出来,需要注意根据时节变化对聚丙烯酰胺的用量进行调整。这样做的原因其实并不难理解,聚丙烯酰胺的活泼性、粘稠度均与...

    使用聚丙烯酰胺“一成不变”?季节性灵活调整

    聚丙烯酰胺的使用方法不宜一成不变,炎炎夏日已经到来,客户想将其更大效用发挥出来,需要注意根据时节变化对聚丙烯酰胺的用量进行调整。这样做的原因其实并不难理解,聚丙烯酰胺的活泼性、粘稠度均与温度有着密不可分的关系。

    一般来说,在温度较高的夏天,聚丙烯酰胺呈现较活泼的状态,因而在使用时不需要投入过多。冬天则相反,聚丙烯酰胺在温度较低的时节粘稠性和活泼性较小,想要达到和高温时节一样的效果,在使用时便需要投入的更多。除此之外,想在高温的夏天将聚丙烯酰胺的效用发挥到更大,还需要注意以下两方面。

    9f5c8b4f0b2759b013ff8152fa5f6824.png

    一方面,夏天不仅温度会升高,水温也会上升。相对来说,这样的温度更合适微生物的生存,由于繁殖力的升高水质也会受到一定程度的影响。因此,客户在挑选聚丙烯酰胺的型号时,需要根据当时水质的实际情况进行调整。

    另一方面,夏季多雨,处理城市污水类的工厂,更需要留意污水水源的水质情况。水量的增多也会对聚丙烯酰胺的用量有一定影响。除此之外,不同的污水处理工厂设备有所差异,当污水处理量和处理时间改变时,聚丙烯酰胺的投加量也要改变。

    原封不动的运用聚丙烯酰胺是不正确的,“固守成规”很难将其效用真正的发挥出来。应根据内外部变动因素,及时对聚丙烯酰胺的运用进行灵活调整。

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