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基于季节调整的白糖价格波动规律研究 北方期货农产品组分析师 王佳博 一．引言 经济理论认为，价格可以包含浩瀚市场中的全部信息，而一切市场市场信息都会直接或间接的作用于商品的供需上，进而影响价格的涨跌，单从商品自身的价格波动入手，就可以发现其运行的规律。相对于金属品种，农产品的价格往往不会追随经济的周期而环绕自身的规律震荡，作为必需品消费，短期内，其价格弹性常常受到刚性需求的限制而压缩在很小的的范围内，而若将周期放大到月或者更长，它的价格起伏就会被季节性的因素所主导。 经济数据呈现季节性波动的根源在于影响其运行的因素本身具有周期性，就价格而言，其周期性、季节性的波动往往是与影响供给与需求的因素变化紧密联系起来的，影响糖价波动的因素有很多，宏观因素、种植面积、天气、上游需求、替代品弹性等等，给这些变量寻找一个合理的系数难度很大，而且在每一个时段各因素所占的权重也是此消彼长。 经济活动是随时间变化的，在不同的时点呈现出不同的状态。影响这些变化的不同因素的自身改变与因素相互关系是变化的根本所在。本文就是研究糖价自身季节性波动的动态特征。通过发现这种动态特征的规律预测未来糖价运行的方向。 二．理论综述 　　时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。时间序列是研究经济变量的动态特征和周期特征及其相关关系的现代重要方法，广泛应用于经济与管理等领域，尤其是在宏观经济分析和经济预测中得到广泛的应用。 经济指标的月度或季度时间序列包括4种变动因素：长期趋势要素T、循环要素C、季节变动要素S和不规则要素I。长期趋势要素T代表经济时间序列长期的趋势特性。循环要素C是以数年为周期的一种周期性变动，它可能是一种景气变动、也可能是经济变动或其他周期变动。季节变动要素S是每年重复出现的循环变动，以12个月或者4哥季度为周期的周期性影响，是由温度、降雨、每年中的假期和政策等因素引起的。季节要素和循环要素的区别在于季节变动是固定间距（如季或月）中的自我循环，而循环要素是从一个周期变动到另外一个周期，间距比较长且不固定的一种周期性变动。不规则因素I又称随机因子、残余变动或噪声，其变动无规则可循，这类因素是由偶然发生的事件引起的，如罢工、意外事故、地震、水灾、恶劣气候、战争、法令更改和预测误差等。 在经济分析中，季节变动要素和不规则要素往往掩盖了经济发展中的客观变化，给研究和分析经济发展趋势和判断目前经济所处的状态带来困难。因此，需要在经济分析之前将经济时间序列进行季节调整，剔除其中的季节变动要素和不规则要素。而利用趋势分解法可以把趋势和循环要素分离开来，从而研究经济的长期趋势变动和景气循环变动。 季节调整就是从时间序列中去除季节变动要素，从而显示出序列潜在的趋势循环分量，趋势循环分量能够真实的反映经济时间序列运动的客观规律，我们用它来进行经济分析。只有季节、月度数据才能做季节调整。目前，有4种比较常用的季节调整方法，本文选用Census X12方法。 1.季节调整的模型选择 X12季节调整方法的核心算法是扩展的X11季节调整程序。共包括4种季节调整的分解形式：乘法、加法、伪加法和对数加法模型。注意采用乘法、伪加法和对数加法模型进行季节调整时，时间序列中不允许有零和负数。 ⑴加法模型的一般形式为 其中：表示趋势循环要素；表示季节要素；表示不规则要素。在加法模型中，季节要素和循环趋势的影响用绝对量来表示，与所要分析的现象的计量单位相同，分析起来比较直观。它的局限性是各经济变量之间的计量单位不同，缺乏可比性。 ⑵乘法模型的一般形式为 与加法模型相比，乘法模型的主要特点在于以相对数表示季节要素，因而可以避免计量单位的影响，增强了不同经济变量之间的可比性，但也带来直观性差的问题。 ⑷对数加法模型是通过对乘法模型取自然对数得到的特殊形式的加法模型。其一般形式为 ⑸伪加法模型是由英国中央统计局研究开发的。其一般形式为 该模型主要是对某些非负时间序列进行季节调整。它们具有这样的性质：在每一年中相同月份出现接近于零的正值。在这些月份含有接近于零的季节因子。受这些小因子的影响，时间序列值偏离其趋势值。使用伪加法模型进行季节调整，当0时，通过减去一个估计量 （—1），使得这些月份的调整后结果更接近于序列趋势的估计值。例如，在一年的特定时期，农产品产量就是这样的时间序列。 2.X12—ARIMA模型 X12方法是基于移动平均法的季节调整方法。它的一个主要缺点是在进行季节调整时，需要在原序列的两端补欠项，如果补欠项的方法不当，就会造成信息损失。X12—ARIMA模型方法是由X12方