中国畜产品价格的实证分析——基于季节调整模型与两阶段协方差方法

本文以2001年1月—2014年5月的畜产品价格为研究对象,利用 X-12-ARIMA 季节调整模型分析影响畜产品价格波动的相关因素,并利用协方差计算季节性影响、长期周期性影响、不规则影响对畜产品价格波动的贡献程度,进一步利用两阶段协方差纵向对比分析各影响因素贡献度的变化,最后发现长期驱动因素和季节性因素是中国畜产品价格波动的主要因素;从纵向对比来说,鸡蛋、鸡肉、猪肉价格的不规则影响因素的影响作用在减弱,鸡肉、猪肉价格的季节性影响因素的作用在减弱。     

A note on Musgrave asymmetrical trend-cycle filters

In this paper, we derive the implicit forecasts in the asymmetrical trend-cycle averages used in the X-11 seasonal adjustment method. We give an algorithm to calculate them, and we study their statistical properties. We express the forecasts as Stein estimators. We derive expressions for their bias, variance, covariances and prediction mean squared errors. We show that the prediction mean squared errors of the implied predictors are always smaller or equal to those obtained using the least squares predictors. Finally, we derive the prior distributions under which the implied predictors are Bayes estimators.     

"假日经济"与居民消费——来自季节调整的证据

本文采用季节调整的方法,通过考察"五一"、"十一"长假制度实施前后季节模式的变迁,定量测算了"假日经济"对居民消费的影响以及春节的移动假日效应,结果显示"假日经济"实际上更多的是有限的消费在不同时期间的转移和替代.居民收入增长缓慢,以及未来预期的不确定性是制约居民消费的关键因素.     

Industrial sales managers: Satisfaction and performance

This article examines some key variables that affect managerial satisfaction and performance. Some specific supervisory actions are suggested that may improve the field sales managerial satisfaction.     

浙江省存贷比的季节调整与分析

本文利用X-12-ARIMA方法对浙江省存款余额和贷款余额的月度数据分别进行了季节调整并求得存贷比,进而分析了存贷比的波动与区域经济形势变化的关系,结果显示,存贷比的波动可以很好地反映区域经济基本面状况。     

如何对中国CPI进行季节调整——基于X-12-ARIMA方法的改进

本文基于X-12-ARIMA方法,针对中国CPI存在的类似春节等移动假日效应调整问题,得到改进的X-12-ARIMA-BHG和X-12-ARIMA-LZ方法,利用改进的方法进行季节调整可更加准确地反映中国CPI的基本发展趋势。同时利用改进的方法对2010年12月至2011年6月份的中国CPI进行预测,得到了具有指导意义的预测结果。     

X-12-ARIMA中调整类似春节效应的模型研究及应用

由于X-12-ARIMA只根据美国的假日情况设定了复活节、劳动节和感恩节三种移动假日效应的调整,其调整方法不适用中国特有的类似春节效应的调整。因此,本文针对中国现有的类似春节效应调整模型中存在的局限性,构建了扩展的L-Z模型体系,并与X-12-ARIMA程序相结合,形成了一套具有中国特色的调整方案。同时利用新的调整方案对中国工业增加值中存在的类似春节效应进行了有效调整,得到的经季节调整数据可以更好地满足经济分析的要求。对X-12-ARIMA进行本地化改造后,不但应用效果更好,而且应用范围也更加广泛。     

居民消费价格指数季节调整实证研究

文章首先对居民消费价格指数季节调整的原因、季节调整方法的发展过程和应用进行了说明,着重介绍了国际上最新流行的X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS季节调整方法,然后用X-12-ARIMA方法对上海市居民消费价格指数序列进行季节调整、分析和预测,并结合使用TRAMO/SEATS方法解决中国与国外明显不同的春节假日因素的调整问题,最后提出我国季节调整面临的问题.