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中国经济复苏基础得到巩固

6月1日出炉的制造业采购经理人指数(PMI)拉开了中国5月份经济数据次第公布的帷幕。当天中国物流与采购联合会宣布,5月PMI为53.1,仅比4月份的53.5低0.4点,超过了多数外资投行的预期。部分受此影响,当天中国A股市场和香港股市双双大涨。与记者连线的多家外资银行专家据此认为,中国经济仍然处于复苏轨道上,复苏的基础已经得到巩固。不过,多数专家预计,未来几个月PMI将急需保持在50这一强弱分界点以上。$$    花旗集团中国区经济学家彭程表示,PMI的下滑幅度仅为0.4点令人鼓舞,好于预期的PMI数据缓解了本月制造业可能会回到收缩状态的担忧。季节调整后的PMI描绘了5月份甚至更加正面的经济复苏,意味着刺激措施正在持续产生作用。$$    美林经济学家陆挺认为,这证实了美林的观点,即5月份PMI将因为不充分的季节调整而略有下滑,但仍高于50;从4月到5月,中国经济仍处于复苏轨道上;高于预期的PMI可能触发资产价格特别是商品价格反...  (本文共2页) 阅读全文>>

权威出处: 金融时报2009-06-02
《统计与决策》2017年14期
统计与决策

我国CPI季节调整模型预测

0引言消费者物价指数(CPI)在经济分析中具有非常重要的作用,是各国政府和社会公众重点关注的指标,反映与居民生活有关的产品及劳务价格的变动趋势和变化程度,是一国分析市场以及制定调控政策的重要依据。因此,对CPI序列进行研究分析十分重要。在对时间序列进行分析时,若该序列存在较强的季节性影响,需要将季节因素从时间序列中分离开来,否则将掩盖该序列真实的变化趋势。目前我国在分析研究CPI序列时,多是采用同比月度数据,但由于同比序列会受基准期季节因素的影响导致数据具有较大的波动,且同比数据不能及时反映经济变化的转折点。世界货币基金组织在“季度国民账户手册”中证实,采用不经季节调整的同比数据所反映的经济周期的转折点往往要平均滞后6个月[1]。因此,在对CPI数据进行分析时,需要对该序列进行季节调整,使其能够准确地反映真实的变化趋势,帮助我们做出正确的判断和决策。本文使用考虑春节因素的X-12-ARIMA-LZ季节调整模型对我国月度CPI数据...  (本文共5页) 阅读全文>>

《统计研究》2017年07期
统计研究

德国BV4.1模型修正与中国CPI季节调整

一、引言季节调整是要剔除一些不可见的短期季节性或偶然性波动所产生的影响,使不同时期的经济水平在相同条件下展现出其发展趋势和周期规律,也使得经济序列在各时期有可比性,可深入分析经济现象的宏观发展情况和微观上测算经济转折点、同比环比增长率以及折年率等。国内外季节调整的方法有很多,国际上比较流行的有X系列、TRAMO/SEATS和结构时间序列模型等方法。1978年加拿大统计局Dagum开发以移动平均为核心的X-11-ARIMA和X-11-ARIMA88程序,之后美国普查局沿用其中的X-11模块开发升级了X-12-ARIMA程序,它新增了信号噪声比法在固定的成套移动平均过滤器中的选择,并提供多种季节调整诊断方法,且将交易日和异常值作为回归因子,弥补了之前的不足。西班牙银行1996年推出基于ARIMA模型进行信号提取的TRAMO/SEATS程序成为了与X-12-ARIMA共同发展的重要工具,已有研究认为其优越性在于灵活设置回归变量,解决移...  (本文共14页) 阅读全文>>

《统计研究》2006年10期
统计研究

国际上季节调整最新发展及对我国的思考

国际上,季节调整方法的理论和应用研究越来越受到各国政府统计官员、统计学者和其他经济研究人员的重视。最初的季节调整问题是由美国经济学家在十九世纪20年代提出,自那以后,季节调整方法的研究一直在进行,并不断取得新的进展。近年来,特别是进入上个世纪末,为了及时监控经济、金融等重要指标的基本走向和掌握经济周期转折点,预测基本发展趋势,各国政府统计机构、银行金融机构等纷纷加强对季节调整方法的研究,从而使这领域的研究又有许多新的拓展。然而,在我国,季节调整方法的研究和实践非常缺乏,至今为止,我国未公布任何经季节调整的经济指标数据。本文旨在通过深入研究,掌握国际上季节调整方法发展的最新动态,分析我国对季节调整认识与实践存在的问题,提出我国开展季节调整理论研究和实践的建议。一、传统季节调整方法回顾月度或季度的经济时间序列会受到定期的年内季节变动的影响,季节变动通常大得足以掩盖与当前经济发展趋势分析直接相关的数据的基本特征。季节调整的一个重要目的...  (本文共5页) 阅读全文>>

《中国统计》2000年02期
中国统计

浅谈季节调整的方法及其应用

早在50年代初,西方国家在统计 领域就开展了对季节调整方法的研究和应用。美国人口普查局在50年代的人口统计中率先研制并应用了季节调整方法X-1,此种方法经过近几十年的不断实践、完善,逐步发展为X-11 ARIMA和X-12regARIMA,并为西方各大工业国广泛应用。在我国,由于数理统计基础相对薄弱,统计界对季节调整方法应用的系统研究起步较晚。在1993年国家统计局组织Business CycleAnalysis&Forecast)—经济周期波动分析软件(BCAM)操作培训时,我国政府系统的统计工作者开始接触到X-11ARIMA。但当时人们对它的认识,只局限于作为宏观经济监测预警系统所需的一种工具。之后,我国的一些统计学及管理学教科书也开始以对季节调整方法作学术性的或普及性的介绍。但遗憾的是,至今人们对其在统计实务中的意义及应用仍认识不深。本文是笔者把最近赴英国培训中对季节调整方法有关问题的认识实录下来,以期引起人们在统计实务中...  (本文共2页) 阅读全文>>

《预测》1990年03期
预测

我国主要国民经济季度指标季节调整环比指数(%)

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权威出处: 《预测》1990年03期