經濟序列的季節(jié)調整問題,一直都是各國統(tǒng)計和計量經濟領域關注的焦點。為了有效的考察經濟數據變化規(guī)律,解釋數據背后的經濟意義,如何準確、完整的分解出實際經濟序列的趨勢信息和季節(jié)信息,成為季節(jié)調整工作的核心目標。從1931年Macauley提出用移動平均比率法進行季節(jié)調整以來,基于移動平均濾波的非參數季節(jié)調整方法和基于經典時間序列模型的參數信號提取季節(jié)調整方法不斷發(fā)展和完善。但是,隨著越來越多的季節(jié)調整問題被提出,原理方面的固有缺陷使二者在解決季節(jié)調整問題時顯得越來越乏力。于是,基于狀態(tài)空間方法的結構時間序列模型被引入季節(jié)調整問題的研究中。由于結構時間序列模型充分的靈活性,越來越多的季節(jié)調整問題都通過結構時間序列模型很好的擬合并解決。結構時間序列模型逐漸成為季節(jié)調整理論發(fā)展的新方向。本文對結構時間序列模型中經典的HS季節(jié)模型進行有針對性的改進,給出了能夠擬合季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢的HS-SH模型和HS-ST模型的具體形式,并提出了這兩個模型季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢存在性的檢驗方法,使結構時間序列模型在季節(jié)調整中的應用理論更加完備。 本文首先系統(tǒng)介紹了X11和SEATS兩種季節(jié)調整方法的基本理論,并論述了各自的局限性；然后全面介紹了結構時間序列模型及其估計的基本理論；之后總結現有可用于季節(jié)調整的結構時間序列模型的具體理論基礎和模型構成,并分析比較了各個模型的優(yōu)點和不足；在此基礎上,本文提出了可以擬合季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢問題的改進的HS模型,同時,提出基于改進的HS模型的季節(jié)異方差LR檢驗方法和季節(jié)趨勢AIC檢驗方法,并研究了不同因素設定對季節(jié)異方差LR檢驗的檢驗尺度和檢驗功效的影響。最后,本文使用改進的HS模型對我國稅收完成總額序列和發(fā)電總量序列進行了季節(jié)調整,得到兩個序列在固有趨勢、季節(jié)波動特征方面的實證結論,以及改進的HS模型季節(jié)調整方法比X11和SEATS方法更有效的結論。 在理論研究方面,本文的主要創(chuàng)新如下： (1)對比現有各種可用于季節(jié)調整的結構時間序列模型,包括DS模型、TS模型、HS模型和SSLLT模型的具體理論基礎和模型構成,并分析比較了各個模型的優(yōu)缺點。在此基礎上提出適用于擬合各類實際問題,尤其是季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢問題的改進的HS模型的具體形式,并就該模型如何進行估計、如何改進異常值及如何預測進行了詳細的論述。 (2)針對改進的HS模型,提出檢驗季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢是否存在的方法,給出季節(jié)異方差檢驗的LR統(tǒng)計量的模擬分布,討論影響分布的各種因素,并研究在不同參數設定下該統(tǒng)計檢驗的檢驗尺度和檢驗功效。 (3)在現有狀態(tài)空間模型MATLAB程序包的基礎上,設計針對改進的HS模型估計、檢驗等用途的程序模塊,實現對改進的HS模型的估計和檢驗。 在實證研究方面,本文的主要創(chuàng)新如下： (1)使用HS-SH模型對1991年1月至2011年12月我國稅收完成總額月度序列進行季節(jié)調整研究。實證研究結果表明,我國稅收收入具有穩(wěn)定的、大于國內產出增長率的內在增長趨勢,同時容易受到外部沖擊的影響。此外,我國稅收收入還具有明顯的季節(jié)波動特征,受稅收制度改革的影響,這種季節(jié)波動特征伴隨著顯著的波動形式變化和季節(jié)異方差性。 (2)使用HS-SH和HS-ST組合模型對1991年1月至2011年12月我國發(fā)電總量月度序列進行季節(jié)調整研究。實證研究結果表明,我國發(fā)電總量具有相對穩(wěn)定的增長趨勢,這一趨勢的大小由我國宏觀經濟內生性發(fā)展對重工業(yè)的影響程度決定。同時,與其他宏觀經濟指標一樣,我國發(fā)電總量也容易受到外部沖擊的影響。此外,我國發(fā)電總量具有明顯的季節(jié)波動特征,受春節(jié)假期影響,這種季節(jié)波動特征伴隨著顯著的季節(jié)異方差性,同時,受氣候變暖和生活用電增加的影響,這種季節(jié)波動特征還伴隨著顯著的季節(jié)趨勢。
【學位單位】：南開大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2013
【中圖分類】：F224
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    第一節(jié) 研究背景與研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    第二節(jié) 相關理論與文獻綜述
        1.2.1 經典的時間序列季節(jié)調整理論
        1.2.2 結構時間序列模型與卡爾曼濾波
        1.2.3 結構時間序列模型在季節(jié)調整中的應用
    第三節(jié) 本文寫作框架與創(chuàng)新點
第二章 經典的時間序列季節(jié)調整理論及其局限性
    第一節(jié) 移動平均理論與方法及其局限性
        2.1.1 移動平均理論
        2.1.2 X11季節(jié)調整方法
        2.1.3 X11季節(jié)調整方法的局限性
    第二節(jié) 基于ARIMA模型的信號提取理論與方法及其局限性
        2.2.1 基于ARIMA模型的信號提取理論
        2.2.2 SEATS季節(jié)調整方法
        2.2.3 SEATS季節(jié)調整方法的局限性
第三章 結構時間序列模型及其相關理論
    第一節(jié) 狀態(tài)空間模型
    第二節(jié) 用狀態(tài)空間模型來表示時間序列模型
    第三節(jié) 結構時間序列模型
        3.3.1 結構時間序列模型的各種濾子
        3.3.2 狀態(tài)向量初始期分布未知情況下的各種濾子
        3.3.3 結構時間序列模型的估計
        3.3.4 結構時間序列模型的檢驗
        3.3.5 結構時間序列模型離群值的處理
        3.3.6 結構時間序列模型的預測
第四章 用結構時間序列模型進行季節(jié)調整的方法
    第一節(jié) 可用于季節(jié)調整的各種結構時間序列模型
        4.1.1 DS模型
        4.1.2 TS模型
        4.1.3 HS模型
        4.1.4 SSLLT模型
        4.1.5 各個模型的比較
    第二節(jié) HS模型的改進
        4.2.1 存在季節(jié)異方差時的HS模型
        4.2.2 存在季節(jié)趨勢時的HS模型
    第三節(jié) 改進的HS模型中各成分的估計
        4.3.1 改進的HS模型的各種濾子
        4.3.2 改進的HS模型各成分的極大似然估計
    第四節(jié) 改進的HS模型的檢驗
    第五節(jié) 改進的HS模型對于缺失值和離群值的處理
    第六節(jié) 改進的HS模型的預測
第五章 結構時間序列模型季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢的檢驗
    第一節(jié) 結構時間序列模型季節(jié)異方差的檢驗
        5.1.1 經典計量經濟方法中有關異方籌的檢驗
        5.1.2 結構時間序列模型季節(jié)異方差的檢驗
        5.1.3 HS-SH模型季節(jié)異方差LR檢驗的檢驗尺度
        5.1.4 HS-SH模型季節(jié)異方差LR檢驗的檢驗功效
    第二節(jié) 結構時間序列模型季節(jié)趨勢的檢驗
第六章 實證研究
    第一節(jié) 我國各項稅收完成總額月度序列的季節(jié)調整
        6.1.1 樣本特征分析
        6.1.2 季節(jié)調整模型的構建和估計
        6.1.3 季節(jié)調整結果及分析
    第二節(jié) 我國發(fā)電總量月度序列的季節(jié)調整
        6.2.1 樣本特征分析
        6.2.2 季節(jié)調整模型的構建和估計
        6.2.3 季節(jié)調整結果及分析
    第三節(jié) 三種季節(jié)調整方法的實證結果比較
第七章 總結與展望
    第一節(jié) 論文總結
    第二節(jié) 未來研究展望
參考文獻
致謝
附錄A
附錄B
個人簡歷

【參考文獻】

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本文編號：2876054