基于X-12-ARIMA模型的山东省进出口贸易额研究

外贸平稳健康发展对经济高质量增长起到重要的支撑作用。为充分研究山东省外贸运行特征,采用X-12-ARIMA模型对山东省2014年1月至2023年11月的外贸进出口数据进行季节调整分析。结果表明:山东省进出口贸易额受固定季节、移动假日(如春节)等效应的影响显著,其中春节节后效应最大,序列经季节调整后更加平滑,能较好地反映进出口贸易额的基本走势。

基于X-12-ARIMA模型的我国网上零售季节性特征研究

随着信息技术不断进步,数字经济时代已然到来,数字化和消费升级成为消费市场的增强引擎,网络零售对消费市场拉动作用日益增强。本文利用X-12-ARIMA分析了我国网上零售的季节性特征,在此基础上进行了预测分析,以期为网上零售规模预测提供优化思路,并为保障供给、满足需求、刺激消费提供参考。

Prophet-X-12-ARIMA组合模型及交通运输量预测

由于受到经济社会因素的影响,交通运输量数据具有趋势多变及季节性明显的复杂特征。现有的预测模型,如X-12-ARIMA模型、ARIMA模型和Prophet模型等的预测准确性有待改进。文章构建Prophet-X-12-ARIMA组合模型,综合了Prophet模型灵活拟合趋势成分的优势以及X-12-ARIMA模型能准确分解出季节成分的优点。采用该模型预测某城市的七种交通运输量序列,结果显示Prophet-X-12-ARIMA组合模型的半年度和年度预测效果明显优于Prophet模型、X-12-ARIMA模型及ARIMA模型。进一步研究发现,当原始序列趋势变化剧烈时,Prophet-X-12-ARIMA组合模型的预测效果更优。

基于SARIMA模型和X-12-ARIMA季节调整方法预测的比较

文章基于贵州省1998—2015年固定资产投资季度数据,分别采用SARIMA模型和X-12-ARIMA季节调整方法对贵州省2016年固定资产投资季度数据进行预测,将预测值与实际值进行比较,依据相对误差率,结果表明,基于X-12-ARIMA季节调整方法的预测值比基于SARIMA模型的预测值更加精确合理。

时间序列季节调整方法在中国的发展：PBC版X-12-ARIMA

中国人民银行(PBC)版X-12-ARIMA软件是基于中国特点而定制的时间序列季节调整软件。通过总结时间序列季节调整方法的特点以及相应软件在国外的发展,针对我国应用的特点,尤其是春节因素的考虑,在解剖X-12-ARIMA方法原理的基础上,在春节因素计算方法、软件应用界面以及用户使用帮助等3个主要方面加以改进,具有数据导入、调整设置文件、运行方式以及结果输出4方面的特色。

CPI的SARIMA模型与X-12季节调整模型对比预测分析

基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1995年1月至2014年6月的居民消费价格指数月度数据进行预测分析。利用Eviews 6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误差控制较好。

中国粮食价格波动特征研究——基于X-12-ARIMA模型和ARCH类模型

以小麦和大豆为例,研究2002年1月至2012年6月中国粮食价格波动特征。首先利用X-12-ARIMA模型对价格序列进行季节调整,然后运用ARCH类模型对剥离季节因素的价格序列进行波动分析。结果发现:中国粮食价格季节性波动逐年减弱;粮食价格具有明显的波动集簇性,前期价格波动和外部冲击对后期价格的影响具有持续性;粮食市场不存在"高风险、高回报"特征;小麦价格波动的非对称性不显著,而大豆价格波动则呈现明显的非对称特征,且上期价格上涨信息引发的波动要大于下跌信息。

基于X-12-ARIMA模型的中国粮食消费价格运行

粮食价格与人们的实际生活成本和收入水平息息相关,甚至影响整个国民经济的发展。文章用X-12-AR IMA季节调整模型对中国1997年1月至2009年12月的粮食消费价格月度定基指数进行分解,并得到趋势循环、季节和不规则因素;通过所得异常值和趋势对我国粮食价格发展阶段进行科学划分;通过分解后的季节因素分析其季节特征,并探究它们的深层成因。结果表明:模型具有非常好的分解效果;粮价有明显的趋势和季节运行特征;粮食价格波动成因很好地解释其运行特征。文章为把握我国粮食价格运行、制定相关政策提供科学依据。

基于X-12-ARIMA模型的公路运价季节性波动影响研究

随着我国铁路货运价格逐步放松管制,分析和借鉴公路货运价格的季节性波动规律,有助于铁路运输企业制定和实施合理的价格策略,提高市场应对能力。X-12-ARIMA模型能够有效计算和提取时间序列中的季节性因素并测度该因素对序列波动的影响程度。以北京到上海13m整车、零担轻货公路运输价格为例,通过建立X-12-ARIMA模型,对公路运价时间序列中的季节性因素进行提取和分析,并根据季节性因素变化百分比的方差相对贡献度判断其影响程度。结果表明,公路运价的短期波动主要受季节性因素的影响,季节性变化规律显著。

上海入境旅游市场的季节特征、波动周期与发展趋势——基于X-12-ARIMA和HP滤波法

旅游客源市场具有月度和季节波动特征，且对地区旅游业持续发展有重要影响。以上海2004—2015年（香港、澳门、台湾及国外）入境游客月度数据为分析依据，基于X-12-ARIMA模型对上海入境旅游市场的季节因素、不规则因素及趋势循环因素给予分解与研究，并运用HP滤波法分析了上海4类入境旅游市场的波动周期与发展趋势。结果表明：（1）上海入境客源市场均受干湿、冷热等季节因素影响，且影响大小依次为澳门〉香港〉外国〉台湾；（2）各类型旅沪市场的季节形态存在差异，外国市场呈“两峰两谷”的变化形态，港、台市场则呈“三峰三谷”的季节特征，而澳门市场峰谷较多，呈“四峰四谷”的波动态势。（3）上海入境市场受不规则因素大小影响依次为澳门〉香港〉台湾〉外国，且对2003年“非典”、2008～2009年金融危机、2010年“世博”等不规则事件表现具有差异。（4）港、澳、台与外国旅沪市场在2004～2015年均可分为12个月度小周期，且4类入境市场总体呈波动上升的发展趋势。在此基础上，本文从旅游产品体系、危机管理体制、客源市场营销等维度提出缓解上海入境旅游季节性矛盾，增强偶发性事件应对能力的相关策略。

基于改进X-12-ARIMA的电煤需求预测模型与实证研究

考虑中国春节、端午、中秋等移动假日效应,对美国人口普查局开发的X-12-ARIMA模型进行了改进和实证分析。结果表明,中国电煤消费量具有显著的季节性特征,每年11—12月为消费最高峰,7—8月为消费小高峰;基于改进X-12-ARIMA模型对2013年1、2和3月份的电煤需求预测精度分别为96.6%、95.1%和93.7%,具有较好的短期预测能力。

我国生鲜乳价格波动周期分析——基于X_(12)季节调整和H-P滤波模型

我国生鲜乳价格波动剧烈,为了解其波动规律,选取2007年5月~2011年12月的生鲜乳收购价格月度数据为样本,运用X12季节调整法和H-P滤波法对生鲜乳价格波动周期进行实证分析。结果表明,在所选时间段内,生鲜乳价格经历三个波动周期,波动幅度有较大差别,第一个周期的波动主要是受到来自外部的冲击,促使价格大幅度波动,生鲜乳价格的不稳定直接影响奶农的利益。

基于X-12-ARIMA和AR-GARCH模型的房价波动研究

以SAS软件为工具,以2007年1月至2015年6月北京市新建住宅价格指数序列为样本,构建时间序列模型进行实证研究.结果表明,基于X-12-ARIMA模型和AR（2）-GARCH（1,1）模型的复合模型是拟合房价的最优模型.房价序列存在明显的季节特征和典型的波动聚集性,X-12季节调整方法和异方差模型显著有效,拟合相对误差不超过0.4%.对房价的短期预测表明,近期内房价仍保持3%~5%的增长态势,且外部因素对房价的影响程度远远大于房价自身的波动冲击力.

我国玉米价格波动分析及短期预测——基于X12季节调整法、H-P滤波法及ARIMA模型

利用X12季节调整法和H-P滤波法对2007年1月—2018年3月我国玉米价格时间序列进行分解,研究其波动规律。结果发现,玉米价格受季节因素影响较大,整体趋势为先上升后下降,并呈周期性波动。利用ARIMA模型预测玉米价格走势,发现短期内玉米价格会有小幅度的上升。

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。

基于X12季节调整模型的我国马铃薯价格波动解析

采用X12季节调整模型对我国马铃薯市场批发价格的时间序列进行处理,结果显示,我国马铃薯价格长期稳定上升,但存在短期价格的剧烈波动。为了促进我国马铃薯产业的发展,建议加大马铃薯种植的种类与面积,同时加强相关农产品的信息流通,完善马铃薯价格预警机制。

基于X-12-ARIMA模型的中国民航鸟击事故征候分析

近年来,随着我国民航运输量加大,鸟击事故征候随之增加,2006-2017年鸟击事故征候数占事故征候总数的51.609%。运用X12季节调整法对2006-2017年鸟击月度事故征候万次率时间序列进行分解,分解为趋势循环因素、季节因素和不规则因素。各因素序列波动曲线表明,从长期来看,鸟击对中国民航安全的威胁不断加大;鸟击受季节性因素影响较大,春季4、5月份与秋季9、10月份的季节因素波动最为明显;鸟类受天气、人类活动、自然灾害等突发事件的影响而进行的群体性的迁徙活动严重影响飞机起降安全,2006年1月到2010年1月期间的鸟击事故征候万次率不规则因素波动幅度明显,2012年1月与2013年12月等个别月份波动幅度较大。

基于X-12-ARIMA方法的消费季节性波动分析

本文运用X-12-ARIMA方法分析社会消费品零售总额的季节性波动,探讨中国消费的规律。实证分析结果表明我国的社会消费存在季节性,年底和年初的季节性很强,是消费的旺季。本文分析认为政府和企业应根据消费的季节性做出相关决策。

基于X-12季节调整法的货币供应量预测

本文通过X-12季节调整方法将M0进行季节调整,并且在剔除价格指数与未剔除价格指数下进行季节调整比较,比较剔除RPI前后长期趋势、不规则要素、季节要素,进而对比货币供应量M0预测值和实际发生值,研究结果表明在剔除RPI后的近期预测值较为接近真实值。

基于X-11-ARIMA方法的取暖油价格季节性波动分析

本文详细介绍和分析X-11-AR IMA季节调整方法,为进一步研究和应用季节调整方法提供有益的探索。利用X-11-AR IMA方法分析国际取暖油价季节性波动,探讨油价运动规律,为我国进口石油提供决策支持。