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基于X-13A-S方法的小麦价格季节性波动分析 被引量：6
1
作者 王书平 朱艳云 吴振信 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2014年第S1期22-26,共5页
粮食安全现在已经成为我国经济工作的重点,粮价的波动也引起人们的广泛关注。本文以美国的冬小麦为研究对象,运用最新的季节调整方法——X-13A-S方法,分析了小麦价格的季节性波动。分析表明,小麦价格的波动存在季节性,其中,夏秋两季引... 粮食安全现在已经成为我国经济工作的重点,粮价的波动也引起人们的广泛关注。本文以美国的冬小麦为研究对象,运用最新的季节调整方法——X-13A-S方法,分析了小麦价格的季节性波动。分析表明,小麦价格的波动存在季节性,其中,夏秋两季引起小麦价格下跌,而春冬两季引起小麦价格上涨,这与小麦的生长周期基本保持一致;同时发现,不规则因素是小麦价格短期变化的主要原因,而趋势循环因素决定小麦价格的长期变化。 展开更多
关键词 小麦价格 季节性波动 x-13a-s方法 粮食安全
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基于X-13A-S季节调整方法的铁路客运量预测分析 被引量：4
2
作者 缪巧芬 唐国强 罗耀宁 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第3期579-584,共6页
依据季节调整思想和X-13A-S模型理论,以传统的SARIMA模型对2000年1月—2016年7月观测值进行建模,预测2016年8—12月铁路客运量,同时用X-13A-S模型对数据中可能存在的日历效应进行季节调整,并建模预测。对比SARIMA模型,X-13A-S模型拟合... 依据季节调整思想和X-13A-S模型理论,以传统的SARIMA模型对2000年1月—2016年7月观测值进行建模,预测2016年8—12月铁路客运量,同时用X-13A-S模型对数据中可能存在的日历效应进行季节调整,并建模预测。对比SARIMA模型,X-13A-S模型拟合效果更优,更适合我国铁路客运量的预测。之后用X-13A-S技术将所有原始数据重新建模预测,预计2017年春运后,4月份会再次出现小高峰,将比春运客流高,8月份铁路客运量达到最大。随着假期的减少,10月后客运量将下降,2018年年初迅速回升,总体呈上升趋势。 展开更多
关键词 x-13a-s方法 SARIMA模型 铁路客运量 预测
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基于X-13A-S的建设工程钢材价格分析模型的构建和应用
3
作者 水宝龙 王立晓 《建筑经济》 北大核心 2021年第3期106-110,共5页
通过X-13A-S季节调整方法建立钢材价格分析模型,对钢材价格未来价格走势进行预测,并分析钢材价格的季节性波动规律。结果表明,调整离群值的regARIMA模型预测精度更好,钢材价格呈现出一定的季节性波动规律。本研究可为相关从业人员选择... 通过X-13A-S季节调整方法建立钢材价格分析模型,对钢材价格未来价格走势进行预测,并分析钢材价格的季节性波动规律。结果表明,调整离群值的regARIMA模型预测精度更好,钢材价格呈现出一定的季节性波动规律。本研究可为相关从业人员选择合理的钢材价格计入综合单价提供一定的理论参考。 展开更多
关键词 综合单价 钢材价格 x-13a-s方法 离群值 regARIMA模型
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中国牛肉价格波动特征及预测研究——基于X-13A-S程序的分析 被引量：11
4
作者 崔姹 尚莉媛 赵慧峰 《价格理论与实践》 北大核心 2022年第1期87-90,174,共5页
牛肉价格波动与牛肉供需双方经济利益紧密相关,研究牛肉价格波动特征对推动肉牛产业稳定发展具有积极作用。本文基于2010年1月-2021年12月的全国牛肉平均价格数据,利用X-13A-S程序进行季节调整并建立RegARIMA模型,结合H-P滤波法探究我... 牛肉价格波动与牛肉供需双方经济利益紧密相关,研究牛肉价格波动特征对推动肉牛产业稳定发展具有积极作用。本文基于2010年1月-2021年12月的全国牛肉平均价格数据,利用X-13A-S程序进行季节调整并建立RegARIMA模型,结合H-P滤波法探究我国牛肉价格的波动特征及未来走势。研究结果表明:牛肉价格的季节性波动具有随年、月变化的特征,但季节因素贡献率逐年降低;长期趋势波动整体稳步上升,期间小幅回落,其主要受供需矛盾、宏观经济情况、国家政策等趋势因素的影响;随机波动和周期性变动较显著;调整离群值之后的RegARIMA模型拟合效果更好,提高了预测精确度。基于以上结论,提出以下建议:完善信息平台及预警体系的建设,稳定生产;进一步完善肉牛全产业链的扶持政策,保障供应链通畅;加大对基础母牛的扩繁扶持力度,做好良种培育。 展开更多
关键词 牛肉价格 波动特征 季节性波动 x-13a-s H-P滤波法
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季节调整方法在中国的发展与应用 被引量：19
5
作者 张晓峒 徐鹏 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2013年第9期10-16,共7页
随着我国社会主义市场化经济程度的不断提高,人们逐渐开始使用环比数据监控宏观经济重要指标,而环比数据质量的好坏取决于对季节调整方法的了解与掌握程度。在简要介绍了季节调整方法及相应软件的发展现状之后,本文对季节调整研究在我... 随着我国社会主义市场化经济程度的不断提高,人们逐渐开始使用环比数据监控宏观经济重要指标,而环比数据质量的好坏取决于对季节调整方法的了解与掌握程度。在简要介绍了季节调整方法及相应软件的发展现状之后,本文对季节调整研究在我国的发展与应用状况进行了总结。在季节调整发展部分,文章主要介绍了中国人民银行PBC版X-12-ARIMA季节调整软件和国家统计局版NBS-SA季节调整软件的特点;在季节调整应用部分,则分别以春节效应和结构时间序列模型为主线对我国季节调整文献进行了梳理。最后在小结部分,本文给出了一些建设性意见。 展开更多
关键词 季节调整 x-13a-s 春节效应 结构时间序列模型
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基于PMI分解的制造业损失评估 被引量：3
6
作者 桂文林 唐崔巍 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2016年第8期21-29,共9页
2008年金融危机对我国制造业造成巨大冲击,对危机的影响进行评估对于建立科学的危机预防机制具有重要的意义。本文运用X-13A-S模型将我国制造业PMI进行分解,研究各成分在危机期间的波动情况,分析金融危机的动态演变过程并构建本底趋势... 2008年金融危机对我国制造业造成巨大冲击,对危机的影响进行评估对于建立科学的危机预防机制具有重要的意义。本文运用X-13A-S模型将我国制造业PMI进行分解,研究各成分在危机期间的波动情况,分析金融危机的动态演变过程并构建本底趋势线进行损失评估,最后划分金融危机的生命周期。研究结果表明:(1)X-13A-S模型对指数调整效果较好,长期波动趋势分为三个时期;季节成分波动表现为"三波峰、三波谷";异常值与危机事件相对应。(2)金融危机全面爆发前期PMI指数损失5.11%,平均损失1.28%;爆发后期指数损失49.31%,平均损失4.11%,本轮危机共损失54.42个百分点。(3)2008年1月至4月为金融危机生成期,2008年5月至12月为全面爆发期,2009年1月至5月为衰退期,2009年6月至8月为消亡期,整个危机持续16个月。(4)金融危机全面爆发时期以8月份为分界点,表现出"前期趋势-循环成分,后期不规则变动"的动态机制。 展开更多
关键词 制造业PMI 本底趋势线 x-13a-s 损失评估
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