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第02章 经济时间序列的季节调整、分解与平滑方法(eviews.pptx)

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简介：
本章节探讨经济时间序列分析中的关键技巧，包括季节性调整、趋势分解和平滑技术，并通过EViews软件进行实例演示。 第02章 经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法 本章节将探讨经济时间序列分析中的关键步骤，包括如何进行季节性调整以消除数据中的周期性波动，以及如何通过分解技术来识别趋势、季节性和随机成分。此外，还将介绍几种常用的平滑方法，用于简化复杂的时间序列数据并提取其主要特征。

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  • 第02章 经济时间序列的季节调整、分解与平滑方法(eviews.pptx)
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    本章节探讨经济时间序列分析中的关键技巧，包括季节性调整、趋势分解和平滑技术，并通过EViews软件进行实例演示。 第02章 经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法 本章节将探讨经济时间序列分析中的关键步骤，包括如何进行季节性调整以消除数据中的周期性波动，以及如何通过分解技术来识别趋势、季节性和随机成分。此外，还将介绍几种常用的平滑方法，用于简化复杂的时间序列数据并提取其主要特征。
     
  • 高铁梅教材复习-第02章：经济时间序列的季节调整、分解与平滑方法.ppt
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    本章节从《计量经济学》高铁梅版教材出发，深入讲解了经济时间序列分析中的季节调整、分解及平滑方法。通过实例解析帮助学习者掌握这些技术的应用技巧，以更好地理解和预测经济数据的动态变化趋势。 经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法在高铁梅编写的《eviewss教材》中有详细论述。
     
  • 指数平滑法详解——《高铁梅eviews教材》第二章：经济时间序列的季节调整与分解平滑方法
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    本章详细解析了指数平滑法在经济学中的应用，重点讲解了如何利用EViews软件进行时间序列数据的季节性调整和趋势分解。出自《高铁梅EViews教材》，为学习经济计量分析提供了实用工具和技术指导。 使用指数平滑法对我国上证收盘指数（时间范围：1991年1月-2003年3月）的月度时间序列进行拟合和预测，首先调入工作文件2_stock中的数据sh_s。然后选择菜单栏中的Procs/ Exponential Smoothing来显示对话框并开始操作。
     
  • TRAMO/Seats方法操作——《高铁梅eviews教材》第二章：经济时间序列的季节调整、分解与平滑方法
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    本章节详细介绍TRAMO/Seats方法在EViews中的应用步骤，重点讲解如何使用该技术对经济时间序列进行有效的季节性调整、趋势分解和平滑处理。基于高铁梅《Eviews应用软件教程》教材第二章内容。 当选择了Pross/Seasonal Adjustment/Tramo Seats 选项时，EViews会执行外部程序，并将数据传递给该程序。之后，外部程序将结果返回到EViews中。
     
  • X13AS.EXE的时间序列季节性调整
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    X13AS.EXE的时间序列季节性调整介绍了如何使用X13-ARIMA-SEATS程序（简称X13AS.EXE）进行经济数据时间序列分析，尤其是去除周期性和趋势因素后的季节性影响，以提供更准确的数据解读。 在使用Python进行时间序列分析并执行X13季节调整时，必须使用x13as.exe文件。
     
  • 时间序列季节调整及PBC版X-12-ARIMA方法（软件）简介
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    本简介介绍时间序列分析中的季节调整技术及其应用，重点阐述了中国人民银行定制开发的PBC版X-12-ARIMA软件的功能与特点。 这个文档对于初次接触时间序列分析的人来说非常有用，建议先了解一下！
     
  • 时间序列预测中SPSS的季节分解法应用
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    本文探讨了在时间序列预测中利用SPSS软件进行季节性分解的方法及其应用，旨在帮助分析者更好地理解数据中的趋势和周期模式。 季节分解的一般步骤如下： 第一步是确定用于分析的季节分解模型。 第二步计算每个周期点（例如每季度或每月）上的季节指数（对于乘法模型）或者季节变差（对于加法模型）。 第三步，通过用时间序列中的每一个观测值除以相应的季节指数（或者是减去对应的季节变差），来消除这些数据的季节性影响。 第四步是对已经消除了季节性因素的时间序列进行趋势分析。 第五步中，在剔除掉趋势项之后计算周期变动的因素。 第六步是进一步去除周期变动的影响，得到不规则变化部分。最后一步则是用预测值乘以相应的季节指数（或加上对应的季节变差），同时考虑周期性的波动影响，从而得出最终的带有预期季节性影响的预测结果。
     
  • 时间序列预测分析中的SARIMA模型：季节性差分自回归滑动平均
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    SARIMA模型是时间序列预测中的一种重要方法，结合了差分、自回归和移动平均等技术，并特别针对具有明显季节性的数据进行建模。 基于MATLAB编程，使用季节性差分自回归滑动平均模型（SARIMA）进行时间序列预测的代码完整、数据齐全，并且可以运行。
     
  • R语言时间序列季节调整预测Seasonal操作手册
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    本手册详细介绍了使用R语言进行时间序列数据的季节性调整与预测的方法，涵盖Seasonal包的操作指南及实例分析。 R语言时间序列季节调整预测seasonal操作手册提供了关于如何使用R语言进行时间序列数据分析的具体指导，包括对数据的季节性调整以及基于这些调整后的数据进行未来趋势预测的方法。这份手册详细介绍了“seasonal”包的功能及其在实践中的应用技巧，帮助用户更好地理解和利用这一工具来分析和处理具有明显季节变化的时间序列数据。
     
  • 基于贝叶斯方法的经济时间序列预测
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    本研究运用贝叶斯统计理论分析经济数据的时间序列，探索其内在规律与趋势，提出一种高效的预测模型。 本段落探讨了贝叶斯时间序列预测模型及其应用的研究。