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德国BV4.1模型修正与中国CPI季节调整
被引量:
1
1
作者
桂文林
李玉玲
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2017年第7期104-117,共14页
居民消费价格指数(CPI)是衡量通货膨胀程度和经济活动水平的重要指标,通常要剔除季节性因素影响。本文对国际最新的BV4.1季节调整模型进行了系统的研究和软件开发,编写R程序增强了其实用性。首先考虑到了中国的节日因素,交易日因素和异...
居民消费价格指数(CPI)是衡量通货膨胀程度和经济活动水平的重要指标,通常要剔除季节性因素影响。本文对国际最新的BV4.1季节调整模型进行了系统的研究和软件开发,编写R程序增强了其实用性。首先考虑到了中国的节日因素,交易日因素和异常值,对2001年1月至2015年3月的CPI数据进行了预处理。在分离出季节成分以及日历成分之后,采用平滑区间和修正历史法进行模型诊断的研究。研究认为:CPI的趋势在短期内具有二阶多项式发展特征,节日因素、交易日影响和异常值不显著;实证结果表明,BV4.1的季节调整结果与其他模型如X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS相比具有很强的稳定性。
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关键词
季节调整
BV4.1
中国CPI
修正历史法
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职称材料
题名
德国BV4.1模型修正与中国CPI季节调整
被引量:
1
1
作者
桂文林
李玉玲
机构
暨南大学经济学院统计学系
中国社会科学院数量经济技术经济研究所
暨南大学经济学院
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2017年第7期104-117,共14页
基金
国家哲学社会科学基金项目"时间序列分解与中国经济下行压力下的风险识别及预警研究"(16BJY014)
教育部人文社会科学基金青年项目"中国居民消费价格指数数据质量优化与通货膨胀治理"(13YJC910004)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费"中国季节调整模型建构与环比增长率测算"(332201412614801)
"中国CPI数据质量新框架下的系统优化"(332201512615309)的资助
文摘
居民消费价格指数(CPI)是衡量通货膨胀程度和经济活动水平的重要指标,通常要剔除季节性因素影响。本文对国际最新的BV4.1季节调整模型进行了系统的研究和软件开发,编写R程序增强了其实用性。首先考虑到了中国的节日因素,交易日因素和异常值,对2001年1月至2015年3月的CPI数据进行了预处理。在分离出季节成分以及日历成分之后,采用平滑区间和修正历史法进行模型诊断的研究。研究认为:CPI的趋势在短期内具有二阶多项式发展特征,节日因素、交易日影响和异常值不显著;实证结果表明,BV4.1的季节调整结果与其他模型如X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS相比具有很强的稳定性。
关键词
季节调整
BV4.1
中国CPI
修正历史法
Keywords
Seasonal Adjustment
Bv4. 1
China's CPI
Revised History
分类号
C81 [社会学—统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
德国BV4.1模型修正与中国CPI季节调整
桂文林
李玉玲
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2017
1
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