季节调整中春节因素效应期识别及调整方法改进

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1、怎或：ｋ六ｉＢ？．＾＇：；：芳－．：；若著户Ｉ；：巧林＾＾＂’＂、１０１７３！分类号密级学校编码＿＿譯每置停４ＵＤＣ一学号！２０１１００３４９兴巧Ｖ！若化＾资Ａ《戰：一夫■ｔ；Ｖ硕±学位论文季节调整中春节图素效应期识别及调整方法改进Ｔｈｅｅｒｉｏｄｌｅｎ化ｉｄｅｎ村ｆｌｅａ村ｏｎｏｆＳｒｉｎＦｅｓｔｉｖａｌａ日ｄ化ｅｐｇｐｇｉｍｒｏｖｅｄａｄｕｓｔｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｈｅｓｅａｓｏｎａｌｌｐｊｙａｄｕｓｔｍｅｎｔｊ你雅男■－＇ｒ？；：指导教师姓名：

2、陈飞教授一级学科名琼：度用经济学二级学科名敌：数量经济学＂０月进－Ｓ论文答魄时间２０１６ｆ：年１黎语＂一．ｒ；Ｖ－－：ｆｖ．單技＾．＂＇：．．赛．女叫护．；去；一一壬乂、■＾占，－－气＼‘：；ｔ－片一’＇＇＇＊ｖ＇７节．Ｕ一式．．一；＇＇＇一■：＂．．＇＇．吨＼＇＇；巧＼：早；＇．－＇品．．于甘＾巧．；的：－．ｒｒ．討，．心〇—■？■．■＇－■■■■：了：摘要＾＾月度或季度为单位的经济时间序列极易受到移动假日效应的影响，最终导致各月度或季度实际观测值么

3、间不具有可比性，同时还会歪曲序列的重要特征。目前国际上各种季节调整方法中几乎都包含了针对移动假日因素的调整。一春节，作为中国影响最广泛的个传统节日，对人们的生产、消费习惯及国家政策都产生了深刻的影响。所Ｗ，本文主要１＾我国春节为例来研究移动假日效应的各个方面。本文首先对国内外的季节调整方法进行了简单的分类总结，并在此基础上给出了移动假日效应调整模型和相关模型属性，然后梳理了目前国内外主要的－－移动假日调整方法，并将其划归为三大类：Ｗ原序列作因变量的Ｘ１３ＡＲＩＭＡＳＥＡＴＳ移动假日调整方法、利用分离的不规则因素Ｉ作为因变量的马来西亚Ｓ

4、ＥＡＭ程序及非参数回归的移动假日调整方法：月平均日值法和比例因子法。在梳理移动假日调整方法和具体流程后一，本文提出了种确定春节效应期的新思路：即首先对各种可能的效应期长度进行比较和试算，然后通过本文给出的一些判断标准选择出最佳的效应期长度一其次，随机模拟生成个服从ＡＲＭ；Ａ模型的时间序列，将待研究经济时间序列的关键特征与随机模拟序列相结合，生成实际生活中不易获取但又不失合理性的带有春节效应的日度经济时间序列数据，来检验我们么前得出的最佳效应期的可靠性。本文１９９３年１月至２０１５年１２月的社会消费品零售总额序列为例，进行春节效应的调整，包

5、括春节效应的识别、春节效应的调整Ｗ及春节效应期的确定等。利用上述方法确定社会消费品零售总额序列的最佳效应期后一，本文进步对现有的春节模型进行了扩展，提出了五种扩展的春节模型：Ｈ区段指数权重春节模型、Ｓ区段二次函数权重春节模型、云区段Ｈ角函数权重春节模型、Ｈ区段双权重春节模型Ｌ义及Ｈ区段多因素分段春节模型，Ｈ区。其中段双权重春节模型是采用天数比例因子和观测值比例因子两种不同的权重模式共同设置一，该方法在定程度上解决了缺乏日度数据的弊端春节因子的方法。而Ｈ区段多因素分段春节模型则是从春节假日的影响方式角度，将春节假日的直接影响＂＂Ｗ及由其

6、它假日引起的春节假日对时间序列的间接影响一同考虑在内进（一种模型行研究的。这两个春节模型是本文的研究重点也是本文的创新点。将上述五种春节模型生成的春节因子加入ＡＲＩＭＡ模型中进行移动假日效应调整。调整结果表明，针对化会消费品零售总额序列，这五种扩展的春节模型，其调整效果都很显著且都优于Ｈ区段线性权重春节模型。此外，Ｈ区段双权重春节模型和Ｈ区段多因素分段春节模型的调整结果是本文中提到的所有模型中最优的。可见本文提出的扩展的春节模型不仅具有理论价值，并且还具有实用价值一，值得进步的研究。一另方面，本文将区段线性权重春节模型为基拙生成春节假

7、日回巧解释变量的社程程序化，当我们输入不同的效应期长度时，程序能够自动生成春。节假日解释变量，省去了大量的人工操作，使得相关研究更加高效关键词：季节调整，春节效应，Ｈ区段线性权重春节模型，Ｈ区段双权重春节模型ｎＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｅｃｏ打ｏｍｉｃｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｏｆｍｏｎｔｈｌｙｏｒｑｕａｒｔｅｒｌｙａｒｅｈｉｇｈｌｙｓｕｓｃｅｐｔ化ｌｅｔｏｍｏｖｉｎｇｈｏｌｉｄａｙｆａｄｏｒｓ，ｅｖｅ打ｔｕａｌｌｙｌｅａｄｔｏ打ｏｔｃｏｍｐａｒａｂｌｅｂｅｔｗｅｅｎｏｂｓｅｒｖ