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時間序列X-12-ARIMA季節調整-原理與方法(簡體書)
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時間序列X-12-ARIMA季節調整-原理與方法(簡體書)

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商品簡介
目次

商品簡介

X-12-ARIMA方法最早由美國普查局Findley等人在20世紀90年代左右提出,現已成為對重要時間序列進行深入處理和分析的工具,也是處理最常用經濟類指標的工具,在美國和加拿大被廣泛使用。其在歐洲統計界也得到推薦,并在包括歐洲中央銀行在內的歐洲內外的許多中央銀行、統計部門和其他經濟機構被廣泛應用。
對時間序列X-12-ARIMA季節調整的原理進行研究并對其軟件進行中國本地化是中國人民銀行的科研項目,本書為上述科研項目的成果之一。

目次

第1章 時間序列(ARIMA和SARIMA)模型
1.1 隨機過程、時間序列
1.2 時間序列模型的分類
1.3 自相關函數
1.4 偏自相關函數
1.5 時間序列(ARIMA)模型的建立與預測
1.6 非季節時間序列建模案例
1.7 季節時間序列(SARIMA)模型
1.8 季節時間序列建模案例
第2章 時間序列的移動平均計算原理
2.1 定義和理論
2.2 X-11中的對稱移動平均
2.3 Musgrave非對稱移動平均
2.4 X-11移動平均濾子
第3章 單位根檢驗方法
3.1 平衡與非平穩序列的統計特徵
3.2 四種典型的非平穩隨機序列
3.3 DF分布
3.4 單位根的DF檢驗用表
3.5 進一步討論
3.6 單位根檢驗
3.7 單位根檢驗舉例
3.8 結構突變與單位根檢驗
第4章 X-12-ARIMA季節調整原理
4.1 季節調整的意義
4.2 X-12-ARIMA簡介
4.3 X-12-ARIMA程序的基本流程
4.4 regARIMA建模原理
4.5 X-11的默認計算原型
4.6 X-11方法的具體步驟
4.7 X-12-ARIMA設定函數的運算流程
4.8 案例
附錄A EVIEWS的視窗菜單操作
附錄B EVIEWS的命令行操作
第5章 X-12-ARIMA季節調整程序中的新功能與方法
5.1 引言
5.2 新的X-11調整選項
5.3 新的診斷
5.4 regARIMA建模與模型選擇
5.5 用模型解決調整問題:四個例子
5.6 用戶交互界面:三個例子
5.7 結論性評論
附錄A Henderson濾子、Musgrave非對稱濾子
附錄B AO和LS探測程序
第6章 X-12輸出結果詳解
前言
6.1 輸出表格B部分:初步估計極端值和日歷效應
6.2 輸出表格C部分:極端值和日歷效應的最終估計
6.3 輸出表格D部分:不同成分的最終估計
6.4 輸出表格E部分
6.5 輸出表格F部分:季節調整質量的衡量
第7章 中國春節等特殊日歷因素調整方案
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