發(fā)布時間：2019-05-13 07:53

【摘要】：傳統(tǒng)季節(jié)調(diào)整方法在提取環(huán)比增長率時需要先剔除原始數(shù)據(jù)中的季節(jié)成分,這會帶來原始數(shù)據(jù)信息的失真。鑒于此,本文提出了一種直接擬合原始數(shù)據(jù)增長率的季節(jié)增長率(SGR)模型,該模型不僅可以直接提取環(huán)比增長率,還可以對原始數(shù)據(jù)的增長率進行預測。蒙特卡洛模擬結(jié)果表明,本文給出的針對SGR模型的MLE估計方法具有良好的有限樣本表現(xiàn)。通過對我國GDP和CPI數(shù)據(jù)進行實證,本文發(fā)現(xiàn)利用SGR模型直接提取的環(huán)比增長率的穩(wěn)定性要高于其他一些季節(jié)調(diào)整方法。不僅如此,SGR模型的擬合和預測表現(xiàn)相比BSM模型和SARIMA模型均有顯著提高。此外,SGR模型還具有容易拓展為非線性、多元情形的優(yōu)勢。
[Abstract]:The traditional seasonal adjustment method needs to remove the seasonal components from the original data when extracting the annular growth rate, which will lead to the distortion of the original data information. In view of this, this paper proposes a seasonal growth rate (SGR) model which can directly fit the growth rate of raw data. The model can not only directly extract the annular growth rate, but also predict the growth rate of raw data. Monte Carlo simulation results show that the MLE estimation method for SGR model presented in this paper has good finite sample performance. Through the empirical study of GDP and CPI data in China, this paper finds that the stability of ring specific growth rate extracted directly by SGR model is higher than that of other seasonal adjustment methods. Moreover, the fitting and prediction performance of SGR model is significantly better than that of BSM model and SARIMA model. In addition, the SGR model also has the advantage of easily expanding to nonlinear and multivariate cases.
【作者單位】： 廈門大學經(jīng)濟學院統(tǒng)計系;廈門大學王亞南經(jīng)濟研究院;
【基金】：長江學者獎勵計劃青年學者項目(Q2016131) 國家自然科學基金面上項目“狀態(tài)空間混頻模型及其在宏觀經(jīng)濟中的應用(71371160)” 教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃“混頻數(shù)據(jù)建摸及其在經(jīng)濟中的應用(NCET-13-0509)” 廈門大學基礎創(chuàng)新科研基金“利率期限結(jié)構的混頻建模及應用(201422G010)”的資助
【分類號】：F224

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2475715