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时间序列季节调整及PBC版X-12-ARIMA方法（软件）简介

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简介：
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！

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  • 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！
     
  • X13AS.EXE的时间序列季节性调整
    优质
    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。
     
  • 第02章 经济时间序列的季节调整、分解与平滑方法(eviews.pptx)
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 利用Python构建季节性ARIMA模型进行时间序列预测
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    本项目运用Python编程语言和统计学习方法，专注于季节性ARIMA模型的开发与应用，旨在实现对具有明显周期特征的时间序列数据的有效预测。通过深入分析历史数据趋势及模式识别，该研究提供了一种强有力的工具来解决经济、气象等多个领域内的时间序列预测问题。 为了使时间序列数据稳定化进行测试的方法包括：Deflation by CPI Logarithmic（取对数）、First Difference（一阶差分）和Seasonal Difference（季节差分）。面对不稳定的序列，可以尝试这三种方法。首先使用一阶差分来消除增长趋势，并检查稳定性： 观察图形后发现似乎变得稳定了，但p-value仍没有小于0.05。 接下来再试试12阶差分（即季节性差分），看看是否能达到更佳的稳定性效果： 从图上来看，与一阶差分相比，进行12阶差分后的序列显得不太稳定。因此可以考虑结合使用一阶和季节性调整方法来进一步优化数据平稳化的效果。
     
  • X13时间序列季节调整程序及操作手册 - 适用于Census X13用户
    优质
    本手册详细介绍了X13时间序列季节调整程序的操作方法和应用技巧，专为Census X13用户提供权威指导。 X13时间序列季节调整程序及操作手册涵盖了时间序列数据的季节性调整方法，并介绍了使用census X13进行相关分析的技术细节。
     
  • ARIMA模型介绍及时间序列预测的Matlab代码
    优质
    本篇文章介绍了ARIMA模型的基本原理及其在时间序列分析中的应用，并提供了基于Matlab的ARIMA模型实现代码。 ARIMA模型是一种重要的时间序列分析工具，全称自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）。它基于确定的时间步长来建模和预测时间序列的趋势、周期性和随机性特征。 该模型由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）以及移动平均（MA）。其中，“AR”表示模型考虑了历史数据对未来的潜在影响；“I”通过差分方法将非平稳的时间序列转化为平稳的，以满足建模需求；而“MA”则关注于时间序列中的随机波动。 在应用ARIMA模型时，需要确定三个关键参数：自回归项的数量（p）、进行多少次差分来使数据变得平稳（d）以及移动平均项的数量（q）。这些参数的选择对于预测准确性至关重要，并且通常根据具体的数据特性来进行调整。
     
  • R语言在时间序列分析预测中的应用——季节性ARIMA模型
    优质
    本文章探讨了利用R语言进行时间序列分析和预测的方法，重点关注于季节性ARIMA模型的应用。通过实际案例，深入浅出地解释如何使用R软件包建立、评估及优化季节性ARIMA模型，助力读者掌握时间序列数据的高效处理技巧。 本段落利用季节性ARIMA模型分析并预测我国1994年至2021年的月度进出口总额数据，以揭示这一重要经济指标的变化趋势。通过对时间序列的数据进行相关检验，并建立相应的季节性ARIMA模型，我们能够对未来的外贸情况做出更准确的预判。 研究结果表明，中国的月度进出口贸易总额呈现出明显的季度变化特征。通过对比不同模型的预测精度发现，季节性ARIMA模型在预测准确性方面表现出色。这一研究成果对于制定相关政策、促进我国经济持续健康发展具有重要的参考价值。
     
  • 时间序列预测中SPSS的季节分解法应用
    优质
    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。
     
  • 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。