經(jīng)濟(jì)序列的季節(jié)調(diào)整問(wèn)題,一直都是各國(guó)統(tǒng)計(jì)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。為了有效的考察經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)變化規(guī)律,解釋數(shù)據(jù)背后的經(jīng)濟(jì)意義,如何準(zhǔn)確、完整的分解出實(shí)際經(jīng)濟(jì)序列的趨勢(shì)信息和季節(jié)信息,成為季節(jié)調(diào)整工作的核心目標(biāo)。從1931年Macauley提出用移動(dòng)平均比率法進(jìn)行季節(jié)調(diào)整以來(lái),基于移動(dòng)平均濾波的非參數(shù)季節(jié)調(diào)整方法和基于經(jīng)典時(shí)間序列模型的參數(shù)信號(hào)提取季節(jié)調(diào)整方法不斷發(fā)展和完善。但是,隨著越來(lái)越多的季節(jié)調(diào)整問(wèn)題被提出,原理方面的固有缺陷使二者在解決季節(jié)調(diào)整問(wèn)題時(shí)顯得越來(lái)越乏力。于是,基于狀態(tài)空間方法的結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型被引入季節(jié)調(diào)整問(wèn)題的研究中。由于結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型充分的靈活性,越來(lái)越多的季節(jié)調(diào)整問(wèn)題都通過(guò)結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型很好的擬合并解決。結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型逐漸成為季節(jié)調(diào)整理論發(fā)展的新方向。本文對(duì)結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型中經(jīng)典的HS季節(jié)模型進(jìn)行有針對(duì)性的改進(jìn),給出了能夠擬合季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢(shì)的HS-SH模型和HS-ST模型的具體形式,并提出了這兩個(gè)模型季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢(shì)存在性的檢驗(yàn)方法,使結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型在季節(jié)調(diào)整中的應(yīng)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(diào)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(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型及其估計(jì)的基本理論；之后總結(jié)現(xiàn)有可用于季節(jié)調(diào)整的結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型的具體理論基礎(chǔ)和模型構(gòu)成,并分析比較了各個(gè)模型的優(yōu)點(diǎn)和不足；在此基礎(chǔ)上,本文提出了可以擬合季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢(shì)問(wèn)題的改進(jìn)的HS模型,同時(shí),提出基于改進(jìn)的HS模型的季節(jié)異方差LR檢驗(yàn)方法和季節(jié)趨勢(shì)AIC檢驗(yàn)方法,并研究了不同因素設(shè)定對(duì)季節(jié)異方差LR檢驗(yàn)的檢驗(yàn)尺度和檢驗(yàn)功效的影響。最后,本文使用改進(jìn)的HS模型對(duì)我國(guó)稅收完成總額序列和發(fā)電總量序列進(jìn)行了季節(jié)調(diào)整,得到兩個(gè)序列在固有趨勢(shì)、季節(jié)波動(dòng)特征方面的實(shí)證結(jié)論,以及改進(jìn)的HS模型季節(jié)調(diào)整方法比X11和SEATS方法更有效的結(jié)論。 在理論研究方面,本文的主要?jiǎng)?chuàng)新如下： (1)對(duì)比現(xiàn)有各種可用于季節(jié)調(diào)整的結(jié)構(gòu)時(shí)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(chǔ)和模型構(gòu)成,并分析比較了各個(gè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上提出適用于擬合各類實(shí)際問(wèn)題,尤其是季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢(shì)問(wèn)題的改進(jìn)的HS模型的具體形式,并就該模型如何進(jìn)行估計(jì)、如何改進(jìn)異常值及如何預(yù)測(cè)進(jìn)行了詳細(xì)的論述。 (2)針對(duì)改進(jìn)的HS模型,提出檢驗(yàn)季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢(shì)是否存在的方法,給出季節(jié)異方差檢驗(yàn)的LR統(tǒng)計(jì)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(shù)設(shè)定下該統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的檢驗(yàn)尺度和檢驗(yàn)功效。 (3)在現(xiàn)有狀態(tài)空間模型MATLAB程序包的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)針對(duì)改進(jìn)的HS模型估計(jì)、檢驗(yàn)等用途的程序模塊,實(shí)現(xiàn)對(duì)改進(jìn)的HS模型的估計(jì)和檢驗(yàn)。 在實(shí)證研究方面,本文的主要?jiǎng)?chuàng)新如下： (1)使用HS-SH模型對(duì)1991年1月至2011年12月我國(guó)稅收完成總額月度序列進(jìn)行季節(jié)調(diào)整研究。實(shí)證研究結(jié)果表明,我國(guó)稅收收入具有穩(wěn)定的、大于國(guó)內(nèi)產(chǎn)出增長(zhǎng)率的內(nèi)在增長(zhǎng)趨勢(shì),同時(shí)容易受到外部沖擊的影響。此外,我國(guó)稅收收入還具有明顯的季節(jié)波動(dòng)特征,受稅收制度改革的影響,這種季節(jié)波動(dòng)特征伴隨著顯著的波動(dòng)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(duì)1991年1月至2011年12月我國(guó)發(fā)電總量月度序列進(jìn)行季節(jié)調(diào)整研究。實(shí)證研究結(jié)果表明,我國(guó)發(fā)電總量具有相對(duì)穩(wěn)定的增長(zhǎng)趨勢(shì),這一趨勢(shì)的大小由我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)內(nèi)生性發(fā)展對(duì)重工業(yè)的影響程度決定。同時(shí),與其他宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)一樣,我國(guó)發(fā)電總量也容易受到外部沖擊的影響。此外,我國(guó)發(fā)電總量具有明顯的季節(jié)波動(dòng)特征,受春節(jié)假期影響,這種季節(jié)波動(dòng)特征伴隨著顯著的季節(jié)異方差性,同時(shí),受氣候變暖和生活用電增加的影響,這種季節(jié)波動(dòng)特征還伴隨著顯著的季節(jié)趨勢(shì)。
【學(xué)位單位】：南開(kāi)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)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(guān)理論與文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 經(jīng)典的時(shí)間序列季節(jié)調(diào)整理論
        1.2.2 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型與卡爾曼濾波
        1.2.3 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型在季節(jié)調(diào)整中的應(yīng)用
    第三節(jié) 本文寫(xiě)作框架與創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 經(jīng)典的時(shí)間序列季節(jié)調(diào)整理論及其局限性
    第一節(jié) 移動(dòng)平均理論與方法及其局限性
        2.1.1 移動(dòng)平均理論
        2.1.2 X11季節(jié)調(diào)整方法
        2.1.3 X11季節(jié)調(diào)整方法的局限性
    第二節(jié) 基于ARIMA模型的信號(hào)提取理論與方法及其局限性
        2.2.1 基于ARIMA模型的信號(hào)提取理論
        2.2.2 SEATS季節(jié)調(diào)整方法
        2.2.3 SEATS季節(jié)調(diào)整方法的局限性
第三章 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型及其相關(guān)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(lái)表示時(shí)間序列模型
    第三節(jié) 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型
        3.3.1 結(jié)構(gòu)時(shí)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(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型的估計(jì)
        3.3.4 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型的檢驗(yàn)
        3.3.5 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型離群值的處理
        3.3.6 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型的預(yù)測(cè)
第四章 用結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型進(jìn)行季節(jié)調(diào)整的方法
    第一節(jié) 可用于季節(jié)調(diào)整的各種結(jié)構(gòu)時(shí)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(gè)模型的比較
    第二節(jié) HS模型的改進(jìn)
        4.2.1 存在季節(jié)異方差時(shí)的HS模型
        4.2.2 存在季節(jié)趨勢(shì)時(shí)的HS模型
    第三節(jié) 改進(jìn)的HS模型中各成分的估計(jì)
        4.3.1 改進(jìn)的HS模型的各種濾子
        4.3.2 改進(jìn)的HS模型各成分的極大似然估計(jì)
    第四節(jié) 改進(jìn)的HS模型的檢驗(yàn)
    第五節(jié) 改進(jìn)的HS模型對(duì)于缺失值和離群值的處理
    第六節(jié) 改進(jìn)的HS模型的預(yù)測(cè)
第五章 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型季節(jié)異方差和季節(jié)趨勢(shì)的檢驗(yàn)
    第一節(jié) 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型季節(jié)異方差的檢驗(yàn)
        5.1.1 經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法中有關(guān)異方籌的檢驗(yàn)
        5.1.2 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型季節(jié)異方差的檢驗(yàn)
        5.1.3 HS-SH模型季節(jié)異方差LR檢驗(yàn)的檢驗(yàn)尺度
        5.1.4 HS-SH模型季節(jié)異方差LR檢驗(yàn)的檢驗(yàn)功效
    第二節(jié) 結(jié)構(gòu)時(shí)間序列模型季節(jié)趨勢(shì)的檢驗(yàn)
第六章 實(shí)證研究
    第一節(jié) 我國(guó)各項(xiàng)稅收完成總額月度序列的季節(jié)調(diào)整
        6.1.1 樣本特征分析
        6.1.2 季節(jié)調(diào)整模型的構(gòu)建和估計(jì)
        6.1.3 季節(jié)調(diào)整結(jié)果及分析
    第二節(jié) 我國(guó)發(fā)電總量月度序列的季節(jié)調(diào)整
        6.2.1 樣本特征分析
        6.2.2 季節(jié)調(diào)整模型的構(gòu)建和估計(jì)
        6.2.3 季節(jié)調(diào)整結(jié)果及分析
    第三節(jié) 三種季節(jié)調(diào)整方法的實(shí)證結(jié)果比較
第七章 總結(jié)與展望
    第一節(jié) 論文總結(jié)
    第二節(jié) 未來(lái)研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A
附錄B
個(gè)人簡(jiǎn)歷

【參考文獻(xiàn)】

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