中国季度GDP的季节调整:结构时间序列方法

被引：13

作者：

王群勇 ^{[1
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机构：

[1] 南开大学数量经济研究所

[2] 南开大学统计制度与方法研究中心

[3] 天津社会科学院

[4] 天津数量经济学会

来源：

统计研究 | 2011年 / 28卷 / 05期

关键词：

季节调整; 结构时间序列; 状态空间形式; 非高斯分布;

D O I：

10.19343/j.cnki.11-1302/c.2011.05.013

中图分类号：

F222.33 [国民经济计算体系];

学科分类号：

摘要：

本文利用结构时间序列方法讨论了中国季度GDP的季节调整问题,从季节单位根、季节自相关、周期自相关等多个方面对不同季节模式的调整结果进行了比较。结论认为,随机虚拟变量形式和三角函数形式得到的调整结果非常相似;结构时间序列方法更好地捕捉到了时变季节特征,明显优于X-11和SEATS方法;非高斯稳健季节调整的结果表明,高斯结构时间序列方法具有较好的稳定性。

引用

页码：78 / 83

页数：6

共 5 条

[1] 中国月度数据的季节调整:一个新方案
王群勇
武娜
[J]. 统计研究, 2010, 27 (08) : 8 - 13
[2] 结构时间序列模型在季节调整方面的应用——与X-12季节调整方法的比较分析
陈飞
高铁梅
[J]. 系统工程理论与实践, 2007, (11) : 7 - 14
[3] MATRIX FORMULAS FOR NONSTATIONARY ARIMA SIGNAL EXTRACTION[J] . Tucker McElroy.Econometric Theory . 2008 (4)
[4] Seasonal Adjustment by Signal Extraction[J] . Journal of the Royal Statistical Society. Series . 1980 (3)
[5] Economic Forecasting: Some Lessons from Recent Research. Clements, M.P,Hendry D F. Economic Modelling . 2003

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