检索结果-南通市图书馆

价格理论与实践 2022年第1期 87-90,174页

作者：崔姹尚莉媛赵慧峰河北农业大学经济管理学院

牛肉价格波动与牛肉供需双方经济利益紧密相关,研究牛肉价格波动特征对推动肉牛产业稳定发展具有积极作用。本文基于2010年1月-2021年12月的全国牛肉平均价格数据,利用x-13a-s程序进行季节调整并建立RegARIMA模型,结合H-P滤波法探究我... 详细信息

牛肉价格波动与牛肉供需双方经济利益紧密相关,研究牛肉价格波动特征对推动肉牛产业稳定发展具有积极作用。本文基于2010年1月-2021年12月的全国牛肉平均价格数据,利用x-13a-s程序进行季节调整并建立RegARIMA模型,结合H-P滤波法探究我国牛肉价格的波动特征及未来走势。研究结果表明:牛肉价格的季节性波动具有随年、月变化的特征,但季节因素贡献率逐年降低;长期趋势波动整体稳步上升,期间小幅回落,其主要受供需矛盾、宏观经济情况、国家政策等趋势因素的影响;随机波动和周期性变动较显著;调整离群值之后的RegARIMA模型拟合效果更好,提高了预测精确度。基于以上结论,提出以下建议:完善信息平台及预警体系的建设,稳定生产;进一步完善肉牛全产业链的扶持政策,保障供应链通畅;加大对基础母牛的扩繁扶持力度,做好良种培育。

关键词：牛肉价格波动特征季节性波动 x-13a-s H-P滤波法

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基于PMI分解的制造业损失评估

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统计研究 2016年第8期33卷 21-29页

作者：桂文林唐崔巍暨南大学经济学院统计学系中国社会科学院数量经济技术经济研究所

2008年金融危机对我国制造业造成巨大冲击,对危机的影响进行评估对于建立科学的危机预防机制具有重要的意义。本文运用x-13a-s模型将我国制造业PMI进行分解,研究各成分在危机期间的波动情况,分析金融危机的动态演变过程并构建本底趋势... 详细信息

2008年金融危机对我国制造业造成巨大冲击,对危机的影响进行评估对于建立科学的危机预防机制具有重要的意义。本文运用x-13a-s模型将我国制造业PMI进行分解,研究各成分在危机期间的波动情况,分析金融危机的动态演变过程并构建本底趋势线进行损失评估,最后划分金融危机的生命周期。研究结果表明:(1)x-13a-s模型对指数调整效果较好,长期波动趋势分为三个时期;季节成分波动表现为"三波峰、三波谷";异常值与危机事件相对应。(2)金融危机全面爆发前期PMI指数损失5.11%,平均损失1.28%;爆发后期指数损失49.31%,平均损失4.11%,本轮危机共损失54.42个百分点。(3)2008年1月至4月为金融危机生成期,2008年5月至12月为全面爆发期,2009年1月至5月为衰退期,2009年6月至8月为消亡期,整个危机持续16个月。(4)金融危机全面爆发时期以8月份为分界点,表现出"前期趋势-循环成分,后期不规则变动"的动态机制。

关键词：制造业PMI 本底趋势线 x-13a-s 损失评估

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季节调整方法在中国的发展与应用

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统计研究 2013年第9期30卷 10-16页

作者：张晓峒徐鹏南开大学经济学院数量经济研究所南开大学经济学院

随着我国社会主义市场化经济程度的不断提高,人们逐渐开始使用环比数据监控宏观经济重要指标,而环比数据质量的好坏取决于对季节调整方法的了解与掌握程度。在简要介绍了季节调整方法及相应软件的发展现状之后,本文对季节调整研究在我... 详细信息

随着我国社会主义市场化经济程度的不断提高,人们逐渐开始使用环比数据监控宏观经济重要指标,而环比数据质量的好坏取决于对季节调整方法的了解与掌握程度。在简要介绍了季节调整方法及相应软件的发展现状之后,本文对季节调整研究在我国的发展与应用状况进行了总结。在季节调整发展部分,文章主要介绍了中国人民银行PBC版x-12-ARIMA季节调整软件和国家统计局版NBs-sA季节调整软件的特点;在季节调整应用部分,则分别以春节效应和结构时间序列模型为主线对我国季节调整文献进行了梳理。最后在小结部分,本文给出了一些建设性意见。

关键词：季节调整 x-13a-s 春节效应结构时间序列模型

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月度CPI的季节调整

月度CPI的季节调整

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作者：李海利天津财经大学

学位级别：硕士

从改革开放到现在,我国的年度数据只有30多个。对于很多经济研究来说这样的数据量是远远不够的,所以对于季度、月度等子年度时间序列的研究显得特别重要。子年度数据所包含的信息会受到季节性的影响,很多经济时间序列之间的动态关系由... 详细信息

从改革开放到现在,我国的年度数据只有30多个。对于很多经济研究来说这样的数据量是远远不够的,所以对于季度、月度等子年度时间序列的研究显得特别重要。子年度数据所包含的信息会受到季节性的影响,很多经济时间序列之间的动态关系由于受到季节因素的干扰变得模糊不清,如果存在很强的季节影响,时间序列的真实关系可能会被掩盖,经季节调整的数据可以消除季节性因素的影响,反映经济序列的真实情况,所以对于子年度数据季节调整方法的研究有重要的理论意义与应用价值。文章首先介绍了对CPI进行季节调整的背景及意义,并从国内外两个角度分别详细列举了前人对季节调整的研究情况。在总结国内外学者对季节调整研究内容的基础上,提出CPI存在季节性的问题,并使用x-13a-s模型对CPI进行季节调整,此模型是美国普查局正在研究并将进行实施的最新成果。虽然对季节调整的文献数量非常多,但是具体到最新的x-13a-s模型,前人的研究并不充分,需要后人进行更详细的补充。由于x-13a-s包括x-12-ARIMA模型和TRAMO-sEATs模型的功能,所以理论介绍包含对x-12-ARIMA模型和TRAMO-sEATs模型的介绍以及x-13a-s对他们的继承和发展。在理论介绍的基础上文章将x-13a-s模型应用于CPI的季节调整,并将春节因素引入其中。在得到季节调整模型后,文章使用谱图对其调整效果进行检测。从得到的图形中,可以看出经过季节调整后的序列已经不再包含季节性和交易日效应,说明模型的调整效果很好。当然,采用x-13a-s模型进行季节调整的实证过程并不是没有任何瑕疵的,之后文章指出了在进行季节调整时存在的缺陷,以期以后的研究者可以加以改进。文章的最后对我国的季节调整给出了几点展望,也指出了未来一段时期内我国季节调整的目标和方向。文章的创新之处主要体现在两个方面：第一,首次使用Win Genhol软件将春节变量引入模型,为以后对移动假日的引入提供了参考,使得移动假日的调整变得更容易;第二,文章首次对x-13a-s进行了详细系统的描述,然后将其应用于对CPI的季节调整,并且得到了很好的调整效果。

关键词： CPI 季节调整 x-13a-s 春节效应

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钢材价格分析在施工企业投标报价中的应用研究

钢材价格分析在施工企业投标报价中的应用研究

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作者：水宝龙新疆大学

学位级别：硕士

随着建筑产业的发展,施工企业作为建筑产业内的重要参与者,其所处的市场竞争环境随着参与者的逐渐增多变的越来越激烈,为了在市场上承揽施工项目,也对施工企业在投标阶段的报价编制质量也提出了更高的要求。同时钢材有用量大、价格高、... 详细信息

随着建筑产业的发展,施工企业作为建筑产业内的重要参与者,其所处的市场竞争环境随着参与者的逐渐增多变的越来越激烈,为了在市场上承揽施工项目,也对施工企业在投标阶段的报价编制质量也提出了更高的要求。同时钢材有用量大、价格高、价格随时间动态变化的特点,部分施工企业在编制投标报价选用钢材价格时往往通过市场询价或政府指导价计入报价,较少考虑到钢材价格是随着时间动态变化的,导致中标后引起发承包双方的合约纠纷甚至诉讼、仲裁风险。目前常用于钢材价格预测的ARIMA模型由于受限于自身阶数,预测期数短,不能对钢材价格变化规律进行分析。因此本研究引入x-13a-s方法对钢材价格变化规律进行研究,并结合施工企业在不同投标环境下的报价策略,提出更符合企业自身利益的钢材价格选择方法,旨在解决施工企业在投标报价中如何选择钢材价格的问题,以优化施工企业的投标报价。首先,对国内外研究进展进行了总结,主要针对钢材价格研究进展以及学者们为优化投标报价时采取的方式方法两方面内容进行了总结,归纳了目前存在的问题。因月度钢材价格具备时间序列特征,且x-13a-s方法可同时对钢材价格建立reg ARIMA模型进行钢材价格预测和变化规律的分析。本文根据施工企业不同的投标报价策略,结合x-13a-s方法对钢材价格的分析结果,为施工企业基于不同的投标报价策略提供计取钢材价格的计算方法,以弥补目前依靠询价、政府指导价等方法而较少考虑钢材价格未来变化的不足。其次,对钢材价格进行分析和模型构建。通过x-13a-s方法对月度钢材价格序列进行分析,并与钢材价格预测中常用的ARIMA模型做对照。结果表明基于x-13a-s方法的钢材价格分析结果不仅可以对钢材进行中长期预测,而且可以将钢材价格序列分解为趋势周期因素、季节因素、不规则因素,方便对钢材价格的历史变化规律进行分析,并量化各影响因素对钢材价格变化的权重,该方法适用于施工周期长的住宅类等建筑项目。而由于ARIMA模型受限于自身阶数,仅能进行短期预测,不适合施工周期长的建筑类项目。最后,基于不同的投标策略提出施工企业计取钢材价格计算方法。根据钢材价格各个影响因素的特点结合钢材价格预测数据,提出了施工企业在投高标、投底标等不同投标策略下如何基于自身利益计算钢材价格进入投标报价的方法。同时通过询价、ARIMA模型和x-13a-s对钢材价格的分析结果,结合本文提出的钢材价格计算方法得出的对比结果可知,x-13a-s方法对钢材价格的分析结果结合钢材价格的计算方式在施工企业投标报价的方式是可行的。

关键词：钢材价格投标报价 ARIMA模型 x-13a-s

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