基本面研究之数据季调方法（1）原理

基本面研究之数据季调（1）
2015年8月27日


参考：高铁梅的《计量经济分析方法与建模》
声明：博主主要要参考了高铁梅老师的计量经济书，大家有兴趣可以细读此书，不过此书主要讲的是Eviews的用法。
季节调整（seasonal adjustment）就是从时间序列中去除季节变动的要素，从而显示出序列潜在的趋势循环分量。目前有四种比较常见的季调方法：Census X12方法，X11方法，移动平均法和Tramo/Seats方法
方法一：X11季节调整法
此法是1965年美国商务部人口普查局研究开发的季节调整程序。X11方法是基于移动平均法的季节调整方法。
除了能适应各种经济指标的性质，根据各种季节调整的目的，选择计算方式外，在不做选择情况下，也能根据事先编入的统计基准，按照数据的特征自动选择计算方式。
X11包括乘法模型和加法模型。乘法模型将时间序列分解为趋势循环因素和季节要素、不规则要素的乘积。加法模型将序列分解为趋势循环要素项和季节要素、不规则要素的和，其中乘法模型只适用于序列值都为正的情形。
注意：需要至少4个整年的月度或季度数据，最多能调整20年的月度数据挥着30年的季度数据
方法二：Census X12季节调整方法
此法是在X11基础上发展而来的，包括X11的全部功能，并对X11方法进行了以下三个方面的重要改进：
1.扩展了贸易日和节假日影响的调节因素，增加了季节、趋势循环和不规则要素分解模型的选择功能
2.新的季节调整结果稳定性诊断功能
3.增加X12-ARIMA模型的建模和模型选择功能