第七_特殊时间序列模型.ppt

《计量经济学》课件讨论;第七专题时间序列模型（二）;一、经济时间序列的季节调整、分解与平滑 ;什么是季节调整？;（一） X-N季节调整方法 ;X12季节调整方法 ;由每天经济活动的总和组成的月度时间序列受该月各周的影响，这种影响称为贸易日影响（或周工作日影响）。 例如，对于零售业在每周的星期一至星期五的销售额比该周的星期六、星期日要少得多。北京周一——周五商场不拥挤？ 因此，在某月如果多出的星期天数是一周的前五天，那么该月份销售额将较低；如果多出的星期天数是一周的星期六、星期日，那么该月份销售额将较高。 又如，在流量序列中平均每天的影响将产生“月长度”影响。因为在每年中二月份的长度是不相同的，所以这种影响不可能完全被季节因素承受。二月份残留的影响被称为润年影响（28和29的差异）。;中国的春节、国庆节等节假日对经济时间序列??会产生影响。例如，春节影响可以增加当周或前一周商品的零售额。 在X12方法中，贸易日和节假日影响可以从不规则要素中同时估计得到。 在X12方法中，可以对不规则要素建立ARIMAX模型，包括贸易日和节假日影响的回归变量，而且还可以指明奇异值的影响，并在估计其他回归影响的同时消除。 注意：E-views中的节假日调整只针对美国，不能应用于其他国家（中国：圣诞节和万圣节）。;利用E-views 软件对一个月度或季度时间序列进行季节调整的操作方法。在E-views工作环境中，打开一个月度或季度时间序列的工作文件，双击需进行数据处理的序列名，进入存放时间序列的工作表中，在序列窗口的工具栏中单击Proc按钮将显示菜单：;（1） Census X12方法 ;调用X12季节调整过程，在序列窗口选择Procs/Seasonal Adjustment / Census X12，打开一个对话框： ;【1】 X11方法（X11 Method） 指定季节调整分解的形式：乘法；加法；伪加法（此形式必须伴随ARIMA说明）；对数加法。注意乘法；伪加法和对数加法不允许有零和负数。 【2】 季节滤波（Seasonal Filter） 当估计季节因子时，允许选择季节移动平均滤波，缺省是X12自动确定。 注意：如果序列短于20年，X12不允许指定3×15的季节滤波。;【4】 存调整后的分量序列名（Component Series to save） X12将被调整的序列名作为缺省列在Base name框中，可以改变序列名。多选钮中选择要保存的季节调整后分量序列，X12将加上相应的后缀存在工作文件中： ·最终的季节调整后序列（＿SA）； ·最终的季节因子（＿SF）； ·最终的趋势—循环序列（＿TC）； ·最终的不规则要素分量（＿IR）； ·季节/贸易日因子（＿D16）； ·假日/贸易日因子（＿D18）；;（3）ARIMA选择（ARIMA Option） ;【1】 数据转换（Data Transformation） 在配备一个合适的ARMA模型之前允许转换序列： * 缺省是不转换； ** Auto选择是根据计算出来的AIC准则自动确定是不做转换还是进行对数转换； *** Logistic选择将序列 y 转换为 log(y/(1-y))，序列的值被定义在0和1之间； **** Box-Cox power选择要求提供一个参数 ? ，做下列转换：;【2】ARIMA说明(ARIMA Spec) 允许在2种不同的方法中选择ARIMA模型。 ; 可以在进行季节调整和利用ARIMA模型得到用于季节调整的向前/向后预测值之前，先去掉确定性的影响（例如节假日和贸易日影响）。选择（Adjustment Option）是否进行这项调整？，确定在那一个步骤里调整：在ARIMA步骤，还是X-11步骤？;【1】Trading Day Effects消除贸易日影响有2种选择，依赖于序列是流量序列还是存量序列（诸如存货）。对于流量序列还有2种选择，是对周工作日影响进行调整还是对仅对周日-周末影响进行调整。存量序列仅对月度序列进行调整，需给出被观测序列的月天数。 【2】Holiday effects 仅对流量序列做节假日调整。对每一个节日，必须提供一个数，是到这个节日之前影响的持续天数。 Easter 复活节 Labor 美国、加拿大的劳工节，九月第一个星期一 Thanksgiving 感恩节（在美国为11月第4个星期4