时间序列季节调整方法在中国的发展：PBC版X-12-ARIMA 被引量：5

1

作者 谢波峰 章丽盛 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第4期991-992,997,共3页

中国人民银行(PBC)版X-12-ARIMA软件是基于中国特点而定制的时间序列季节调整软件。通过总结时间序列季节调整方法的特点以及相应软件在国外的发展,针对我国应用的特点,尤其是春节因素的考虑,在解剖X-12-ARIMA方法原理的基础上,在春节... 中国人民银行(PBC)版X-12-ARIMA软件是基于中国特点而定制的时间序列季节调整软件。通过总结时间序列季节调整方法的特点以及相应软件在国外的发展,针对我国应用的特点,尤其是春节因素的考虑,在解剖X-12-ARIMA方法原理的基础上,在春节因素计算方法、软件应用界面以及用户使用帮助等3个主要方面加以改进,具有数据导入、调整设置文件、运行方式以及结果输出4方面的特色。 展开更多

关键词 时间序列 季节调整方法 x12方法 自回归移动平均模型 春节因素

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中国粮食价格波动特征研究——基于X-12-ARIMA模型和ARCH类模型 被引量：33

2

作者 李剑 宋长鸣 项朝阳 《统计与信息论坛》 CSSCI 2013年第6期16-21,共6页

以小麦和大豆为例,研究2002年1月至2012年6月中国粮食价格波动特征。首先利用X-12-ARIMA模型对价格序列进行季节调整,然后运用ARCH类模型对剥离季节因素的价格序列进行波动分析。结果发现:中国粮食价格季节性波动逐年减弱;粮食价格具有... 以小麦和大豆为例,研究2002年1月至2012年6月中国粮食价格波动特征。首先利用X-12-ARIMA模型对价格序列进行季节调整,然后运用ARCH类模型对剥离季节因素的价格序列进行波动分析。结果发现:中国粮食价格季节性波动逐年减弱;粮食价格具有明显的波动集簇性,前期价格波动和外部冲击对后期价格的影响具有持续性;粮食市场不存在"高风险、高回报"特征;小麦价格波动的非对称性不显著,而大豆价格波动则呈现明显的非对称特征,且上期价格上涨信息引发的波动要大于下跌信息。 展开更多

关键词 粮食 价格波动 x-12-arima季节调整模型 ARCH类模型

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基于X12-ARIMA加法模型的保费收入研究 被引量：2

3

作者 李辉 潘省初 陈彦达 《现代管理科学》 CSSCI 2011年第12期32-34,共3页

文章基于1999年1月～2011年8月中国保费收入月度数据,采用当下最为热门的季节调整方法X12-ARIMA加法模型,对其进行季节调整,得到经调整后的时间序列和季节调整因子,在假设季节调整因子短期内不发生变化的条件下,采用两种模型估计方法建... 文章基于1999年1月～2011年8月中国保费收入月度数据,采用当下最为热门的季节调整方法X12-ARIMA加法模型,对其进行季节调整,得到经调整后的时间序列和季节调整因子,在假设季节调整因子短期内不发生变化的条件下,采用两种模型估计方法建立经调整后的时间序列模型,从而建立中国保费收入月度数据短期预测模型。 展开更多

关键词 保险 月度 x12-arima 模型

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基于X12-ARIMA模型对我国社会消费品零售总额研究 被引量：6

4

作者 徐文娟 朱家明 李玥 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2017年第4期4-9,共6页

社会消费品零售总额是衡量我国人民消费水平的综合指标,分析预测社会消费品零售总额的波动趋势对我国国民经济的发展具有重要的研究价值.收集2006年1月-2015年12月我国社会消费品零售总额的月度数据,运用基于X12-ARIMA季节调整下的时间... 社会消费品零售总额是衡量我国人民消费水平的综合指标,分析预测社会消费品零售总额的波动趋势对我国国民经济的发展具有重要的研究价值.收集2006年1月-2015年12月我国社会消费品零售总额的月度数据,运用基于X12-ARIMA季节调整下的时间序列模型,辅以Eviews软件,探究季节效应、长期趋势和不规则变动等因素对社会消费品零售总额的影响.并分别针对季节效应、长期趋势和不规则变动因素进行预测,综合分析未来我国社会消费品零售总额的发展趋势,为相关部门提出建设性意见提供理论依据. 展开更多

关键词 社会消费品零售总额 x12-arima EVIEWS

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中国游客赴日旅游消费的影响因素研究——基于X12-ARIMA模型的分析 被引量：5

5

作者 王领 苟晓敏 《山东财经大学学报》 2018年第2期86-95,104,共11页

2015年以来,我国出境旅游消费人数急速增长,其中赴日本旅游消费人数首次突破200万人,相比2008年,增幅超过40%。本文选取2008年到2015年间共96个月的数据,从经济因素和非经济因素两方面进行实证分析。结果表明,中国个人赴日旅游签证政策... 2015年以来,我国出境旅游消费人数急速增长,其中赴日本旅游消费人数首次突破200万人,相比2008年,增幅超过40%。本文选取2008年到2015年间共96个月的数据,从经济因素和非经济因素两方面进行实证分析。结果表明,中国个人赴日旅游签证政策的调整使得中国赴日本旅游消费人群结构发生变化,由最初的高收入人群为主逐渐向中等收入群体倾斜。此外,研究发现,汇率、CPI等经济因素对高收入人群的出行决策影响不大,但会对中等收入群体产生较大影响。基于以上分析,文章最后对我国发展旅游消费市场提出了相关对策建议。 展开更多

关键词 x12-arima模型 经济因素 收入阶层 旅游消费人群结构

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X-12-ARIMA方法的SAS程序实现及应用 被引量：6

6

作者 孙玉环 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第4期138-141,共4页

本文介绍了利用SAS系统实现X-12-ARIMA季节调整方法的具体过程,并应用该方法对中国入境旅游外汇收入序列进行了季节调整分析。

关键词 x-12-arima方法 SAS系统 PROC x12过程 中国入境旅游外汇收入

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基于X-12-ARIMA模型的中国粮食消费价格运行 被引量：12

7

作者 桂文林 韩兆洲 《华东经济管理》 CSSCI 2011年第3期61-67,共7页

粮食价格与人们的实际生活成本和收入水平息息相关,甚至影响整个国民经济的发展。文章用X-12-AR IMA季节调整模型对中国1997年1月至2009年12月的粮食消费价格月度定基指数进行分解,并得到趋势循环、季节和不规则因素;通过所得异常值和... 粮食价格与人们的实际生活成本和收入水平息息相关,甚至影响整个国民经济的发展。文章用X-12-AR IMA季节调整模型对中国1997年1月至2009年12月的粮食消费价格月度定基指数进行分解,并得到趋势循环、季节和不规则因素;通过所得异常值和趋势对我国粮食价格发展阶段进行科学划分;通过分解后的季节因素分析其季节特征,并探究它们的深层成因。结果表明:模型具有非常好的分解效果;粮价有明显的趋势和季节运行特征;粮食价格波动成因很好地解释其运行特征。文章为把握我国粮食价格运行、制定相关政策提供科学依据。 展开更多

关键词 粮食价格 x-12-arima季节调整模型 趋势 季节特征

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Prophet-X-12-ARIMA组合模型及交通运输量预测 被引量：5

8

作者 杨贵军 李晓霞 孙玲莉 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第4期29-34,共6页

由于受到经济社会因素的影响,交通运输量数据具有趋势多变及季节性明显的复杂特征。现有的预测模型,如X-12-ARIMA模型、ARIMA模型和Prophet模型等的预测准确性有待改进。文章构建Prophet-X-12-ARIMA组合模型,综合了Prophet模型灵活拟合... 由于受到经济社会因素的影响,交通运输量数据具有趋势多变及季节性明显的复杂特征。现有的预测模型,如X-12-ARIMA模型、ARIMA模型和Prophet模型等的预测准确性有待改进。文章构建Prophet-X-12-ARIMA组合模型,综合了Prophet模型灵活拟合趋势成分的优势以及X-12-ARIMA模型能准确分解出季节成分的优点。采用该模型预测某城市的七种交通运输量序列,结果显示Prophet-X-12-ARIMA组合模型的半年度和年度预测效果明显优于Prophet模型、X-12-ARIMA模型及ARIMA模型。进一步研究发现,当原始序列趋势变化剧烈时,Prophet-X-12-ARIMA组合模型的预测效果更优。 展开更多

关键词 Prophet模型 x-12-arima模型 Prophet-x-12-arima组合模型 交通运输量

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基于改进X-12-ARIMA的电煤需求预测模型与实证研究 被引量：9

9

作者 朱发根 《中国电力》 CSCD 北大核心 2014年第2期140-145,共6页

考虑中国春节、端午、中秋等移动假日效应,对美国人口普查局开发的X-12-ARIMA模型进行了改进和实证分析。结果表明,中国电煤消费量具有显著的季节性特征,每年11—12月为消费最高峰,7—8月为消费小高峰;基于改进X-12-ARIMA模型对2013年1... 考虑中国春节、端午、中秋等移动假日效应,对美国人口普查局开发的X-12-ARIMA模型进行了改进和实证分析。结果表明,中国电煤消费量具有显著的季节性特征,每年11—12月为消费最高峰,7—8月为消费小高峰;基于改进X-12-ARIMA模型对2013年1、2和3月份的电煤需求预测精度分别为96.6%、95.1%和93.7%,具有较好的短期预测能力。 展开更多

关键词 x-12-arima模型 电煤需求 季节调整 预测

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基于X-12-ARIMA和AR-GARCH模型的房价波动研究 被引量：4

10

作者 聂淑媛 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第4期39-44,共6页

以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR（2）-GARCH（1,1）模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型... 以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR（2）-GARCH（1,1）模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型的波动聚集性,X-12季节调整方法和异方差模型显著有效,拟合相对误差不超过0.4%.对房价的短期预测表明,近期内房价仍保持3%~5%的增长态势,且外部因素对房价的影响程度远远大于房价自身的波动冲击力. 展开更多

关键词 房价 x-12-arima模型 AR-GARCH模型 季节调整

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基于X-12-ARIMA方法的武汉市空气污染指数波动分析 被引量：1

11

作者 俞艳 胡兴帮 +1 位作者 任苏蕊 童艳 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期19-22,28,共5页

空气污染指数(API)用于表征区域空气污染程度和质量状况,其变动存在长期趋势、季节效应及随机扰动效应等特征。为探索API的波动规律,以武汉市2001—2012年API为例,进行X-12-ARIMA季节调整方法下的API演变趋势及内在规律探究。结果表明:... 空气污染指数(API)用于表征区域空气污染程度和质量状况,其变动存在长期趋势、季节效应及随机扰动效应等特征。为探索API的波动规律,以武汉市2001—2012年API为例,进行X-12-ARIMA季节调整方法下的API演变趋势及内在规律探究。结果表明:在研究期内,武汉市API的变化受趋势成分的影响作用为85.2%;API月度及季节性变化显著;冬、春季节空气质量较差且变化不规则。最后,依据研究结果为武汉市空气环境质量的改善提出了建议。 展开更多

关键词 x-12-arima模型 空气污染指数 武汉市

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基于X12-ARIMA方法的北京市猪肉价格变化研究

12

作者 王大山 赵安平 +3 位作者 戈雪松 潘文婧 肖金科 王晓东 《中国食物与营养》 2016年第10期48-52,共5页

基于2002—2014年北京市批发市场猪肉价格数据,采用X12-ARIMA时间序列分解的加法模型以及HP滤波方法将价格数据分解成长期趋势、周期波动、季节波动和随机波动。中长期来看,周期性因素是影响猪肉价格偏离长期趋势的最主要因素,对猪肉价... 基于2002—2014年北京市批发市场猪肉价格数据,采用X12-ARIMA时间序列分解的加法模型以及HP滤波方法将价格数据分解成长期趋势、周期波动、季节波动和随机波动。中长期来看,周期性因素是影响猪肉价格偏离长期趋势的最主要因素,对猪肉价格变化的平均贡献率为60.7%,季节性因素对猪肉价格变化的影响先稳定后加大,对猪肉价格变化的平均贡献率为26.5%;猪肉价格长期趋势出现拐点,2012年7月开始转入下行,进入猪肉价格长期趋势下降阶段以后,季节性因素对猪肉价格变化的影响持续增强,取代周期性因素成为影响猪肉价格变化的首要因素,对猪肉价格变化的平均贡献率上升到51.3%;周期性因子衰弱的现象趋于显著,对猪肉价格变化的平均贡献率由之前的68%下降到30.1%。 展开更多

关键词 猪肉价格 x12-arima 长期趋势 周期波动 季节波动

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基于X12-ARIMA和LSTM组合模型的城市蔬菜价格波动规律及预测 被引量：7

13

作者 曹新悦 贺春林 崔梦天 《西南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第4期418-425,共8页

蔬菜产业是社会的主导产业之一,是国民经济的重要组成部分,获取准确有效的蔬菜价格波动信息是种植技术员安排生产以及市场价格调控人员实施决策的重要依据.以成都市莴笋价格为例,提出一种基于时间序列的X12-ARIMA和长短期神经网络(LSTM... 蔬菜产业是社会的主导产业之一,是国民经济的重要组成部分,获取准确有效的蔬菜价格波动信息是种植技术员安排生产以及市场价格调控人员实施决策的重要依据.以成都市莴笋价格为例,提出一种基于时间序列的X12-ARIMA和长短期神经网络(LSTM)组合价格数据预测模型,重点比较研究组合模型的预测效果.首先通过H-P滤波方法和CensusX12对价格数据进行分解,分析其波动规律,再使用X12-ARIMA模型对蔬菜价格序列进行预测,揭示其线性特征,最后利用LSTM模型对X12-ARIMA预测模型的误差序列进行建模预测,得到蔬菜价格波动的非线性规律,二者预测值之和就是组合模型的预测值.实验结果表明,成都市蔬菜价格有季节性循环等特性,且通过对比和分析显示,提出的组合模型预测精度更高和性能更优,可作为预测城市蔬菜价格异常波动的参考依据. 展开更多

关键词 蔬菜价格 x12-arima 时间序列 LSTM 组合预测

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基于X12-ARIMA模型的猪肉价格波动规律研究 被引量：9

14

作者 范青青 袁艳红 《中国畜牧杂志》 CAS 北大核心 2018年第6期138-142,共5页

本文利用X12季节调整法和H-P滤波法,以我国2000年1月—2017年10月的猪肉价格为对象,从季节调整后的数据中分离出季节要素序列、不规则序列及趋势循环序列,并分析出猪肉价格整体波动情况及规律。结果表明:我国猪肉价格整体呈上涨趋势,平... 本文利用X12季节调整法和H-P滤波法,以我国2000年1月—2017年10月的猪肉价格为对象,从季节调整后的数据中分离出季节要素序列、不规则序列及趋势循环序列,并分析出猪肉价格整体波动情况及规律。结果表明:我国猪肉价格整体呈上涨趋势,平均每34个月经历一次周期波动,具体表现在每年1季度和2季度处于季节性下跌,3季度和4季度处于季节性上升,其中9月和12月上涨至最高点,4月和5月下降至最低点。最后,运用ARIMA模型预测我国2017年11月—2018年12月的猪肉价格。 展开更多

关键词 猪肉价格 波动规律 Censusx12 ARIMA模型

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基于X-12-ARIMA模型的公路运价季节性波动影响研究 被引量：6

15

作者 张梦迪 黄玮青 安姝静 《铁道运输与经济》 北大核心 2018年第4期8-12,共5页

随着我国铁路货运价格逐步放松管制,分析和借鉴公路货运价格的季节性波动规律,有助于铁路运输企业制定和实施合理的价格策略,提高市场应对能力。X-12-ARIMA模型能够有效计算和提取时间序列中的季节性因素并测度该因素对序列波动的影响... 随着我国铁路货运价格逐步放松管制,分析和借鉴公路货运价格的季节性波动规律,有助于铁路运输企业制定和实施合理的价格策略,提高市场应对能力。X-12-ARIMA模型能够有效计算和提取时间序列中的季节性因素并测度该因素对序列波动的影响程度。以北京到上海13m整车、零担轻货公路运输价格为例,通过建立X-12-ARIMA模型,对公路运价时间序列中的季节性因素进行提取和分析,并根据季节性因素变化百分比的方差相对贡献度判断其影响程度。结果表明,公路运价的短期波动主要受季节性因素的影响,季节性变化规律显著。 展开更多

关键词 铁路货运价格 公路货运价格 x-12-arima模型 季节性波动 季节性因素

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基于X-12-ARIMA模型的中国民航鸟击事故征候分析 被引量：3

16

作者 杜红兵 王汉滋 《滨州学院学报》 2019年第4期29-35,共7页

近年来,随着我国民航运输量加大,鸟击事故征候随之增加,2006-2017年鸟击事故征候数占事故征候总数的51.609%。运用X12季节调整法对2006-2017年鸟击月度事故征候万次率时间序列进行分解,分解为趋势循环因素、季节因素和不规则因素。各因... 近年来,随着我国民航运输量加大,鸟击事故征候随之增加,2006-2017年鸟击事故征候数占事故征候总数的51.609%。运用X12季节调整法对2006-2017年鸟击月度事故征候万次率时间序列进行分解,分解为趋势循环因素、季节因素和不规则因素。各因素序列波动曲线表明,从长期来看,鸟击对中国民航安全的威胁不断加大;鸟击受季节性因素影响较大,春季4、5月份与秋季9、10月份的季节因素波动最为明显;鸟类受天气、人类活动、自然灾害等突发事件的影响而进行的群体性的迁徙活动严重影响飞机起降安全,2006年1月到2010年1月期间的鸟击事故征候万次率不规则因素波动幅度明显,2012年1月与2013年12月等个别月份波动幅度较大。 展开更多

关键词 鸟击事故征候 x-12-arima 季节因素 突发事件

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基于优化X-12-ARIMA模型的船舶交通流量预测

17

作者 陶鹤 《高师理科学刊》 2022年第2期25-30,共6页

月度船舶交通流量数据具有较强的季节性,在提高数据预测精准度的同时,应提取其季节波动和长期趋势加以分析,而不是单纯预测未来发展趋势.为从数据中获得更多有效信息,利用时间序列ARIMA模型对原始数据进行拟合,使用残差平方和、均方根... 月度船舶交通流量数据具有较强的季节性,在提高数据预测精准度的同时,应提取其季节波动和长期趋势加以分析,而不是单纯预测未来发展趋势.为从数据中获得更多有效信息,利用时间序列ARIMA模型对原始数据进行拟合,使用残差平方和、均方根误差、AIC函数和SBC函数衡量模型拟合效果,选取局部最优模型.经比较后,选取X-12-ARIMA季节乘法模型拟合月度船舶交通流量数据,得到了季节波动、长期趋势和不规则变动随时间而发生的变化,并预测了未来12期的船舶交通流量.在此基础上,调用径向基神经网络函数对数据进行仿真研究.结果表明,采用优化的X-12-ARIMA模型预测船舶交通流量时,预测精度有了较大提高. 展开更多

关键词 船舶交通流量 季节性 x-12-arima模型 RBF神经网络

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结合X12乘法模型和ARIMA模型的月售电量预测方法 被引量：46

18

作者 颜伟 程超 +3 位作者 薛斌 李丹 陈飞 王顺昌 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期74-80,共7页

月售电量是具有趋势性、季节性和随机性的非平稳负荷,直接预测难度较大。为解决该问题,结合X12乘法模型与差分自回归移动平均(ARIMA)模型提出一种新的月售电量预测方法。首先,用X12乘法模型将历史月售电量分解为趋势分量、季节周期分量... 月售电量是具有趋势性、季节性和随机性的非平稳负荷,直接预测难度较大。为解决该问题,结合X12乘法模型与差分自回归移动平均(ARIMA)模型提出一种新的月售电量预测方法。首先,用X12乘法模型将历史月售电量分解为趋势分量、季节周期分量和随机分量,其中趋势分量用ARIMA模型预测,季节周期分量和随机分量分别用加权法和平均法预测;然后,用乘法模型将上述3个分量的预测值还原为最终的月售电量预测值。该方法可避免直接预测月售电量时不同分量间的相互干扰,提高预测精度;最后用重庆市铜梁区实际数据进行仿真分析。仿真结果表明,相对于ARIMA和季节ARIMA模型对月售电量序列直接建模预测的方法,所提方法具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 x12乘法模型 差分自回归移动平均模型 月售电量预测 分解 还原

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X-12-SARIMA在甘肃省猩红热疫情分析及短期预测中的应用 被引量：3

19

作者 蒋小娟 刘新凤 +1 位作者 成瑶 杨筱婷 《实用预防医学》 CAS 2022年第12期1541-1544,共4页

目的 探讨X-12和季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)在甘肃省猩红热疫情分析及短期预测中的应用。方法 利用2010-2017年甘肃省猩红热月发病率数据建立SARIMA模型并进行短期预测... 目的 探讨X-12和季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)在甘肃省猩红热疫情分析及短期预测中的应用。方法 利用2010-2017年甘肃省猩红热月发病率数据建立SARIMA模型并进行短期预测,运用X-12季节调整法分析疾病流行的季节波动等特征。结果 建立的SARIMA(3,1,1)(1,1,1)_(12)模型参数估计值均有统计学意义,残差为白噪声序列,预测值的精度评价指标和误差衡量指标均符合标准。2010-2018年甘肃省猩红热月发病率存在明显季节波动,季节因子影响6月最大且呈缓慢下降趋势,循环-趋势成分影响呈缓慢上升趋势,不规则因子影响规律平稳。结论 X-12季节调整方法能较好地分析具有一定季节波动和长期趋势传染病的时间变化规律,SARIMA模型对于甘肃省猩红热的短期预测效果较好。 展开更多

关键词 x-12-SARIMA模型 猩红热 季节调整 预测

原文传递

CPI的SARIMA模型与X-12季节调整模型对比预测分析 被引量：13

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作者 张婷 《经济问题》 CSSCI 北大核心 2014年第12期37-41,共5页

基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1995年1月至2014年6月的居民消费价格指数月度数据进行预测分析。利用Eviews 6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误... 基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1995年1月至2014年6月的居民消费价格指数月度数据进行预测分析。利用Eviews 6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误差控制较好。 展开更多

关键词 消费价格指数 SARIMA模型 x-12季节调整

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