X-12-SARIMA模型对我国通货膨胀率的短期预测

选取2000年以后的我国通货膨胀率月度环比数据,采用Census X-12季节调整方法对环比数据进行季节滤波处理,对季节波动因子作图表明通货膨胀率序列确实存在明显的季节效应。对季节波动进一步分析,建立SARIMA模型并对其估计的残差进行检验,残差检验结果表明SARIMA(1,0,1)(2,1,1)12模型的残差服从正态分布,残差信息已充分提取,可运用该模型对我国通货膨胀率进行短期预测。

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。

X-12-SARIMA在甘肃省猩红热疫情分析及短期预测中的应用

目的 探讨X-12和季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average, SARIMA)在甘肃省猩红热疫情分析及短期预测中的应用。方法 利用2010-2017年甘肃省猩红热月发病率数据建立SARIMA模型并进行短期预测,运用X-12季节调整法分析疾病流行的季节波动等特征。结果 建立的SARIMA(3,1,1)(1,1,1)_(12)模型参数估计值均有统计学意义,残差为白噪声序列,预测值的精度评价指标和误差衡量指标均符合标准。2010-2018年甘肃省猩红热月发病率存在明显季节波动,季节因子影响6月最大且呈缓慢下降趋势,循环-趋势成分影响呈缓慢上升趋势,不规则因子影响规律平稳。结论 X-12季节调整方法能较好地分析具有一定季节波动和长期趋势传染病的时间变化规律,SARIMA模型对于甘肃省猩红热的短期预测效果较好。