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1、时间序列分析中的移动假日效应?502?中国卫生统计2009年10月第26卷第5期时间序列分析中的移动假日效应薛允莲张晋昕'移动假日效应是指假日在各年间出现的公历日期不同,表现为以下两个特征…:①假13前后序列测量的活动规律有上升或下降趋势;②假日对某相邻两个月(公历)的影响程度依赖于每年出现的不同日期.移动假日效应的出现是因为以当地日历时间(如春节是中国的农历1月1日)为依据划分的节假日与时间序列资料汇总时的公历时间划分不一致引起的,所以各年间出现公历日期相同的假日(如圣诞节),不被视作移动假日.常见的移动假日有基督f3历上的复活节(春分月圆后的第
2、一个星期日,常出现在公历的3,4月),劳动节(美国和加拿大的劳动节是在9月的第一个星期一,新西兰的劳动节是10月的第四个星期一)和感恩节(11月第四个星期四),我国的农历春节(1月1日),元宵节(1月15日),中秋节(8月15日)和龙舟节(5月20日),伊斯兰日历的斋月(9月2日开始斋戒的一个月;开斋节是斋月期满的第二天)以及印度的屠妖节(印度农历10月21日)等.移动假日效应的表现节假日在公历日期上的"移动"最直接表现为各年某些月份(如春节影响到的1,2月份)观测指标的不可比,甚至影响最终季节调整的效果.Michel分析了开斋节等5个移动假日对突
3、尼斯l2个经济指标的影响,指出每年斋月前及节日期间进口产品(如食品,纺织品和衣服以及新工艺),零售业销量,零售业工作岗位需求增加,节日过后出现下降;相反,与生产有关系的能量生产指标(如水,电,气和油的生产),在节日期间下降,而节前为满足节日对消费的需求这些指标值不断升高,节后为满足正常需求也出现回升.Lin和Liu对台湾1978～2001年的失业率,非农业部门的平均工资,水电指数以及进出口等10个经济指标进行春节假日的移动效应分析,指出了春节假日的移动效应对这些经济指标的不同影响模式.OannaJ指出春节期间送红包等习惯促使香港春节期间出现节前消费
4、,货币流动的增加,节中下降,序列出现春节前后倒"V字型"的异常波动模式.节假日在公历日期}:国家自然科学基金资助(30872182)1.中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系(510080)2.广东省中山大学附属第二医院(孙逸仙纪念医院)信息科△通讯作者:张晋斯上的移动反映在频域,表现为对周期性的影响.Wil—liaml6指出频谱分析在移动假日调整前确定日历效应是否存在以及判断季节调整的效果方面起着重要作用.Michel绘制调整前后序列的谱图,指出如果在频率k/12(1≤≤6)处有左右摆动的谱尖峰存在,则认为序列中存在移动假日效应.Alper指出
5、与单纯的季节调整序列相比,移动假日调整后序列的频谱图表现为以下三个特征:①低频处的频谱变得更加重要;②12个月周期获得更多的权重,即频谱峰值变高;③高频处的峰值被显着减小.移动假日效应的影响移动假13效应在各年间影响程度的不断变化导致假日期间指标值的游动性,从而对序列产生以下影响:1.对于月度时问序列数据,日历效应能够造成时问序列分析工具(如相关图)提示信息的歪曲,从而在模型识别阶段造成相当的困难,甚至导致模型选择的错误,得出错误的结论.2.移动假日效应容易歪曲观测序列的重要特征(例如序列的发展变化方向以及转变点),从而影响了月份间观测指标的可比性
6、.3.移动假Et效应容易造成季节调整和趋势估计的错误结论.在利用这种结论做出自身发展规律的决策或相关指标发展变化的决策时容易出错J.4.移动假日效应的存在导致季节调整不能正确抽取确定的季节成分,而是会出现"过季节调整"现象,即在12个月周期处出现谱密度值的低峰;且移动假日效应容易掩盖序列有意义的周期,不能揭示序列真实的波动规律.当前移动假日效应的调整方法Bell与Hillmer(1983)(93提出了利用简单的假日回归因子解决移动复活节效应的方法.假定移动假日对经济的影响长度是r天,并且在各天影响的形式是一样的.用f表示月份影响的天数.移动回归因子
7、表示为H(r,f)=一at.Lin和Liu(2002)指出移动假日丁对序列整个效应期内各天观测指标的影响不可能完全相同,多数经济现象或指标会出现节前迅速上升,节中ChilleseJournalofHealthStatistics.Oct2oo9.Vol_26.No.5停滞,节后缓慢回升的现象,需要使用三个回归因子(,f)=st,/42(,f)=it,/43(丁,t)=拟合春节效丁7应.Rehomme考虑到实际的指标序列受到移动假日影响的长度,节前与节后多数情况下不同,于是扩展了Lin和Liu的方法.按照对指标的专业认识设置不等同的节前,节后效应期长
8、度,进行移动假日效应的调整.Shujal8认为若一个月份同时受到几个移动假日影响,按处理复活节效应的方法仅考虑一个主要的移
