我国经济指标季节调整中消除春节因素的方法研究1.pdfVIP

我国经济指标季节调整中消除春节因素的方法研究[1] 李晓芳 吴桂珍 高铁梅 （吉林大学数量经济研究中心，吉林 长春 130021） 摘要：对我国经济指标进行季节调整研究的重要问题之一是消除春节因素的干扰。本文针对不同的 数据类型提供了两种先验的月份调整方法，并证实了这两种方法的有效性。 关键字：季节调整 月份调整 春节因素 以月份作为时间观测单位的经济时间序列通常具有一年一度的周期性变化，这种周期 变化是由于季节因素的影响造成的，在经济分析中称为季节性波动。经济时间序列的季节 性波动是非常显著的，它往往遮盖或混淆经济发展中其他客观变化规律，以致给经济增长 速度和宏观经济形势的分析造成困难和麻烦。因此，在进行经济增长分析时，必须去掉季 节波动的影响，将季节要素从原序列中剔除，这就是所谓的“季节调整”。 在我国，对月度经济时间序列作季节调整还有其特殊情况。例如，在我国春节法定假 日3 天，但春节有的年份在一月份，有的年份在二月份，还有一月、二月里都有的春节假 日，这样对春节放假期间不生产或不营业的行业的某些统计指标影响就很大。因此，为了 使季节调整后的数据能反映经济运行状况，在作季节调整前我们需要对数据进行月份调 整，即剔除因春节因素对数据造成的影响。本文针对不同的数据类型给出两种先验的月份 调整方法，并将调整前后的数据作以比较分析。 1.月份调整的基本思想 先验月份调整（Prior Monthly Adjustment ）是在季节调整之前，根据工作日数进行调 整，主要是去掉节假日或其它原因造成的给定月份在不同年份之间工作日数多少的差别， 这项调整只针对月度数据。 进行这一调整，需要给定月份调整因子序列P （Prior Monthly Adjustment Factors ），这 里P {p , p ,..., p }，其中p 为第 月的调整因子，n 为总月数。设经济时间序列 1 2 n j j ~ Y {y 1 , y 2 ,...,y n }，调整后的序列为Y ，则 ~ y t y t p t t 1,2,..., n （1） 例如，我国新年放假 1 天，春节放假3 天，“五一”放假3 天，国庆节放假3 天，还 有某年某月份因某种原因停产或停止营业的天数，从相应的月中扣除这些天数，就得到实 际工作天数的序列，可作为月度调整因子序列。下面讨论P 序列的确定方法。 2.用月平均日值法修正春节因素 月平均日值法是适合于增长率序列的先验月份调整。对于全星期不停产的企业和不停 业的商店，月份调整因子P 序列可以是扣除了节假日的实际月工作天数的序列，对于每星 期休息一天或两天的企业和商业部门，P 序列可以是每月扣除节假日及休息日的实际天数 ~ 序列，这样由（1）式得到的Y 序列是按工作日的月平均日值序列。由于本文研究在季节 调整中如何修正经济指标的春节因素，因此此处P 序列仅考虑去掉春节假期天数后的每月 实际天数。 例如，取样本期间为 1980 年~2011 年，则扣除春节假期天数后的P 序列为 P = {p 1 ,p 2 ,... ,p n }= {31,26 ,31, ...,31}，由（2 ）式可以得到该序列的月平均日值序列。 [1] 本项研究得到教育部人文社会科学重点研究基地重大课题项目的资助。 1 ~ y t y t p t t 1,2 ,..., n （2 ） 计算原序列Y 的增长率序列，记为R = {r }，则 t