结构时间序列模型在季节调整方面的应用——与X-12季节调整方法的比较分析

建立一种基于结构时间序列模型的新的时间序列季节调整方法.首先,利用ARIMA模型研究时间序列的结构,根据序列的单整阶数(d)建立趋势循环分量的表达式,并在此基础上构建不同形式的结构时间序列模型.在结构时间序列模型中,针对经济指标分解得到的趋势、循环、季节及不规则因素是不可观测的变量,不能利用回归分析方法求解模型,因此,采用状态空间形式来求解模型.最后,利用结构时间序列模型对我国国内生产总值(GDP)和社会消费品零售总额等宏观经济时间序列进行了季节调整,并与目前广泛使用的X-12季节调整方法进行对比分析,实证结果表明,基于结构时间序列模型的季节调整方法具有相对较强的稳定性.