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第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X

•对于季节时间序列按周期进行重新排列是极为有益 的， 不仅有助于加深理解序列的周期特性，而且对于形成建 模思想和理解季节模型的结构也都是很有帮助的。 设序列存在规则的周期（S），如果把原序列按 周期重新排列，即可得到一个二维列联表。周期 周

鸡蛋季节性走势分析 数据来源于国家发改委36城市零售价，数据采集来自CHOICE资讯，数据选取2010年1月——2013年12月旬数据。 由于数据有限，这里仅采用关联相对法计算季节性指数，至于统计分析表待以后数据充分后进行，从上述图像来看，

季节性时间序列分析方法 在经济领域中得到的观测数据一般都具有较强的随时间变化的趋势，如果是季度或月度数据又有明显的季节变化规律。因此研究经济时间序列必须考虑其趋势性和季节性的特点，既要考虑趋势变动，又要考虑季节变动，建立季节模型。 第一节

(7.2.6a)只考虑不同年份同月的资料之间的相关关系。(2) et (11B)at(7.2.6b)表示同年不同月之间几乎不存在依赖关系，但受前一期扰动的影响。即时间序列资料消除了季节因素之后适合于一个 MA(1)模型。更一般的是模型（7.

我国民航客货运输的季节性分析 受气候条件、突发事件、工农业生产生活、居民节假日等风俗习惯以及国民经济发展等因素的周期性影响，我国民航运输业客货运量呈现出季节性波动。 本文选取2003年、2005年以及2012年的我国民航客货运量月度统计作为

第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X

季节性时间序列分析方 法 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】 第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中

表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。 02/01/1982 218 02/01/1986 374 02/01/1990 535 03/01/1982 230

第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X

时间序列季节性分析 s p s s 表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。 01/01/1982 183 01/01/1986 318 01/01/1990

的相关关系；而U(BS)D S则描述不同周期的同一周期点上的相关关系。二者结合起来便同时刻画了两个因素的作用。另一方面，从（7.2.3）式结构形式上看，它是随机性季节模型与 ARIMA 模型的结合式，故称为乘积季节模型，其阶数用(n, d,

第七章季节性时刻序列分析方法 由于季节性时刻序列在经济生活中大量存在，故将季节时刻序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时刻序列模型、乘积季节模型、季节型时刻序列模型的建立、季节调整方法X

季节性人群分析 一、高中生咨询者分类 1、不参加高考 2、参加高考（明确考不上） 3、参加高考（在考上与考不上之间徘徊） 4、参加高考（一定能考上） （7月份咨询的重点关注对象是第一类和第二类，第三类人群咨询的会多，但是不好把握，或者说最容

棕榈油期货价格的季节性走势特征分析(2013-12-12 16:17:19)1、用途：无论是国还是国外，都以食用为主，约占总消费量的70%左右。目前已成为世界上最广泛使用的工业煎炸油，大量地用于薯条、膨化食品和方便面的生产过程中。工业用途占

棕榈油期货价格的季节性走势特征分析(2013-12-12 16:17:19)1、用途：无论是国内还是国外，都以食用为主，约占总消费量的70%左右。目前已成为世界上最广泛使用的工业煎炸油，大量地用于薯条、膨化食品和方便面的生产过程中。工业用途

第二讲宏观经济指标的季节性分析对外经济贸易大学金融学院金融工程系黄晓薇xwhuang@本讲参考教材《时间序列X12-ARIMA季节调整——原理与方法》《时间序列X12ARIMA季节调整原理与方法》¾中国人民银行调查统计司，中国金融出版社，2

6月 41.40% 44.40% 40.00% 70.00% 50.00% 16.70% 50.00% 33.30% 16.70% 16.70% 40.00%7月 62.10% 100.00% 60.00% 50.00% 33.30% 66

(7.2.5b)刻画同年不同月的资料之间的相关关系。这种模型最早用于国际航运资料，故也称为 Airline 模型，是一个应用最广的季节模型。2. (1 B12 ) Xt (11B)