中国季度GDP的季节调整：结构时间序列方法

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对GDP进行季节调整的方法

４２　ＣＨＩＮＡ　ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳ20095中国统计为反映ＧＤＰ等经济指标的基本趋势，国际上通常的做法是对季度或月度相关原始数据进行季节调整。

而在我国，迄今为止尚未公布包括季度ＧＤＰ在内的经季节调整的经济指标数据，这不仅不利于对我国宏观经济运行监测，也无法满足国际比较的需要。

为此，了解和掌握国际上通用的ＧＤＰ季节调整方法，对于研究和制定适合我国国情的季度ＧＤＰ季节调整方法具有重要意义。

季节调整的概念和作用１．季节调整的概念。

所谓季节调整，就是一个从时间序列中估计和剔除季节影响的过程，目的是更好地揭示季度或月度序列的特征或基本趋势。

２．季节调整的作用。

一个季度或月度的时间序列往往会受到年内季节变动的影响，这种季节变动是由气候条件、生产周期、假期和销售等季节因素造成的。

由于这些因素造成的影响通常大得足以遮盖时间序列短期的基本变动趋势，混淆经济发展中其他客观变化要素，以致难以深入研究和正确解释经济规律。

若要掌握经济运行的客观变化规律，必须进行季节调整。

季节调整的三种模型：Ｘ－１１－ＡＲＩＭＡ、Ｘ－１２－ＡＲＩＭＡ和ＴＲＡＭＯ／ＳＥＡＴＳ早在２０世纪初，人们就开始了从时间序列中分解季节因素、调整季节变动的尝试。

１９１９年，美国经济学家首先提出研究季节调整，随后有关季节调整的方法不断得到改进；１９３１年，美国经济学家提出用移动平均比率法进行季节调整，成为季节调整方法的基础；１９５４年，美国普查局率先开发了利用计算机程序对时间序列进行季节调整，称为Ｘ－１模型。

此后，季节调整的模型对GDP 进行季节调整的方法每改进一次都以Ｘ加上序号表示；１９６１年，美国普查局开发了Ｘ－１０模型，它根据不规则变动和季节变动的相对大小来选择计算季节因素的移动平均项数；１９６５年，美国普查局推出比较完整的季节调整程序Ｘ－１１模型，并很快成为全世界统计机构使用的标准方法。

由于各国、特别是发达国家的政策制定者越来越青睐经季节调整后的数据，促使各国的统计部门或中央银行进一步加强对季节调整方法的研究。

中国季度支出法GDP核算方法

中国季度支出法GDP核算方法一、概述中国按季核算支出法GDP始于2000年，首先在国家一级进行，同时按现价和不变价进行核算。

2006年，国家统计局核算司总结数年试算工作经验，进一步完善了季度核算方法，使季度支出法GDP核算在核算范围、核算原则、项目分类、指标概念上都与1993年SNA的标准基本取得一致。

由于分季度基础资料不足，中国季度支出法GDP核算目前进行的是季度累计核算。

即核算期按照自年初到本季末止来确定，分别为：一季度、一至二季度累计、一至三季度累计、一至四季度累计。

累计数的增加不完全是本季的发生数，还包括对上一季度数据的调整。

中国季度支出法GDP核算项目采用了三级分类。

第一级分类是：最终消费支出，资本形成总额，净出口。

第二级分类是：居民消费支出，政府消费支出，固定资本形成总额，存货增加，出口，进口。

第三级分类是将最终消费支出分为：农村居民消费支出，城镇居民消费支出。

中国季度支出法GDP不变价核算以2000年为基期，每5年改变一次基期。

中国季度支出法GDP核算所需基础数据是综合运用多种方法收集的，主要来源于两个方面。

一是统计调查资料，包括全面调查资料和抽样调查资料；二是会计核算资料和业务核算资料。

中国季度支出法GDP核算过程分为三步：初步核算、初步核实和最终核实。

初步核算于每季度后15日进行，所依据的基础资料是：国家统计局有关专业的月度和季度统计资料，海关进出口统计资料，财政预算支出执行情况资料，中国对外贸易价格指数资料等。

初步核实于每季度后45日进行，在搜集更多相关资料的基础上，对初步核算数进行修订。

最终核实，根据统计年报、财政支出决算明细资料计算，并利用年度支出法国内生产总值最终核实数对全年各季度GDP初步核实数进行基准化调整，形成中国季度支出法GDP 核算最终核实数。

二、现价季度支出法GDP核算方法现价季度支出法GDP核算，由于基础资料缺乏，基本上是根据相关指标进行推算的。

（一）居民消费支出居民消费支出是指常住住户在一定时期内对货物和服务的全部最终消费支出。

中国季度GDP的季节调整:结构时间序列方法

中国季度GDP的季节调整：结构时间序列方法
王群勇
【期刊名称】《统计研究》
【年(卷),期】2011(28)5
【摘要】本文利用结构时间序列方法讨论了中国季度CDP的季节调整问题,从季节单位根、季节自相关、周期自相关等多个方面对不同季节模式的调整结果进行了比较.结论认为,随机虚拟变量形式和三角函数形式得到的调整结果非常相似;结构时间序列方法更好地捕捉到了时变季节特征,明显优于X-11和SEATS方法;非高斯稳健季节调整的结果表明,高斯结构时间序列方法具有较好的稳定性.
【总页数】6页(P78-83)
【作者】王群勇
【作者单位】南开大学数量经济研究所
【正文语种】中文
【中图分类】F222.33
【相关文献】
1.时间序列季节调整方法在气象要素预测中的应用分析 [J], 张建玲;林苗苗;刘建华;申国华
2.福建季度实际GDP季节调整分析 [J], 蒋淞卿
3.时间序列季节调整方法在中国的发展:PBC版X-12-ARIMA [J], 谢波峰;章丽盛
4.中国季度GDP季节调整分析 [J], 张鸣芳
5.三季度GDP增速
6.9% 结构调整转型升级不断推进 [J],
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有关GDP时间序列季节调整的一些说明

有关GDP时间序列季节调整的一些说明GDP（国内生产总值）是一个非常重要的经济指标，用于衡量一个国家或地区一定时期内所生产的所有最终商品和服务的总价值。

然而，由于季节因素的影响，GDP数据可能会出现季节性的波动。

为了更准确地反映经济的发展趋势，需要对GDP进行季节调整。

本文将对GDP时间序列季节调整的一些说明进行探讨。

1. 季节调整的背景季节调整指的是对经济数据进行去除季节性成分的处理，以便更好地捕捉出经济的长期趋势。

季节性因素包括一年中某个特定季节的自然事件、传统节假日和周期性的销售促销活动等。

忽略这些季节性因素，可以让我们更好地理解经济数据的趋势和变动。

2. 季节调整方法在季节调整中，有两种常见的方法：移动平均法和X-12-ARIMA法。

移动平均法是一种简单而常用的方法，通过计算每一特定季节的平均值，然后将该季节的值调整为其平均值，从而去除季节性波动。

而X-12-ARIMA法则是一种基于时间序列分析的复杂模型，可以更准确地确定季节性成分的波动。

3. 季节调整的意义季节调整可以帮助我们更好地识别经济趋势。

通过去除季节性影响，我们可以更准确地判断经济的长期表现，从而有效地进行政策制定和经济决策。

季节调整后的GDP数据更具有可比性和稳定性，能够提供更准确的经济分析和预测。

4. 季节调整与其他调整方式的区别除了季节调整，还有一些其他常见的调整方式，如通胀调整和实际GDP调整。

通胀调整是为了排除价格上涨对GDP数据的影响，计算出真实的购买力。

实际GDP调整则是针对GDP中包含的价格变动进行调整，以反映产出的真实增长。

这些调整方式与季节调整不同，但它们共同的目标都是更准确地反映经济的实际情况。

5. 季节调整的局限性尽管季节调整在经济数据分析中很有用，但它也存在一些局限性。

首先，季节调整无法完全消除季节性变动的影响，因为某些季节性因素一直存在，如圣诞节和春节等。

其次，季节调整可能会导致数据失真，特别是在数据样本较小或长期趋势发生变化的情况下。

经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法

季节调整的方法与步骤
方法
移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
步骤
识别季节性影响、选择合适的季节调整方法、进行季节调整、评估调整效果。
季节调整的注意事项
选择合适的季节调整方法需要根据数据的特性和研究目的来确定，不同的方法可能得到不同
的结果。
季节调整后的数据需要进行进一步的分析和处理，以揭示其内在的基本趋势和周期性变化。
意义
季节调整、分解和平滑有助于揭示经济时间序列数据中的长期趋势和周期性变化，为政策制定者、经济学家和投资者提供更准确的决策依据。
季节调整、分解和平滑的目的
01
02
03
季节调整
消除时间序列数据中的季节性成分，以分解为趋势成分、季节成分和不规则成分，以便更好地理解数据的结构和变化。
季节调整适用于存在明显季节性影响的时间序列数据，对于非季节性数据，进行季节调整可能没有意义。
季节调整可能无法完全消除季节性影响，特别是对于一些强季节性数据，调整效果可能不理想。
04 分解方法
分解的原理
01 时间序列数据由趋势、季节和随机三部分组成。
02 分解的目的是将这三部分分离出来，以便更好地理解数据的内在结构和变化规律。
研究展望
改进季节调整方法
尽管现有的季节调整方法已经取得了很大的成功，但仍然存在一些问题，如对异常值的敏感性、对季节性成分变化的适应性等。未来的研究可以探索新的季节调整方法和技术，以提高季节调整的准确性和稳定性。
开发新的分解方法
现有的分解方法虽然已经比较成熟，但仍然存在一些局限性，如对不规则成分的估计和解释等。未来的研究可以开发新的分解方法和技术，以更好地揭示时间序列数据的结构和变化规律。

国内生产总值-季度时间序列(共9页)

国内生产总值——当季值（亿元）时间序列(xùliè)分析：数据库：季度(jìdù)数据时间(shíjiān)：2005Q1-2015Q1数据导入后如下图：绘制原始时间序列图，如下：时序(shí xù)图表示，该序列有线性递增(dìzēng)的趋势，和周期长度为一年的稳定(wěndìng)的季节变动。

输出的一阶差分序列图如下：观察(guānchá)可见(kějiàn)1阶差分提取(tíqǔ)了线性递增趋势。

1阶差分序列图呈现典型的季节波动。

故在1阶差分基础上，再进行4步的周期差分，提取季节波动信息。

周期差分后序列时序图如下：时序图显示，差分后该序列已无显著趋势和周期。

对差分序列拟合ARIMA模型：观察差分序列的自相关图：SAS 系统ARIMA 过程变量名 = gdp4工作序列的均值74.34444标准差2385.179观测数36白噪声的自相关检查至滞后卡方自由度 Pr > 卡方自相关6 10.51 6 0.1049 0.109 0.033 -0.244 0.245 -0.323 -0.089Minimum Information CriterionLags MA 0 MA 1 MA 2 MA 3 MA 4 MA 5 MA6 MA7MA8MA9MA10AR 0 14.33797 14.36761 14.41977 14.04458 13.95093 -22.1755 . . . . .AR 1 14.35142 14.44657 14.49193 14.13743 13.57082 . . . . . . AR 2 14.44479 14.5435 14.40292 13.9299 -19.3033 . . . . . . AR 3 14.32691 14.41548 14.02078 14.02115 -19.3618 -23.8802 . . . . . AR 4 14.22163 12.15314 -18.3601 -20.6452 -17.8818 -22.6275 . . . . . AR 5 . -20.9899 -21.047 . -23.6083 -25.2665 . . . . . AR 6 -20.514 -21.2072 . . . -25.3661 . . . . . AR 7 -22.1334 . . . . . . . . . . AR 8 -23.4857 -24.0892 . -24.872 . . . . . . . AR 9 -24.2784 . . . . . . . . . .AR10. . . . . . . . . . .有上图可知(kě zhī)，4阶差分模型(móxíng)输出的最优定阶结果为ARMA （6,5）进行(jìnxíng)ARMA（6,5）模型模拟，参数估计结果如下：条件最小二乘估计参数估计标准误差t 值近似Pr > |t|滞后MU 204.17132 807.37090 0.25 0.8025 0 MA1,1 -0.32912 0.89488 -0.37 0.7163 1 MA1,2 0.06773 0.79041 0.09 0.9324 2 MA1,3 -0.05614 0.79077 -0.07 0.9440 3 MA1,4 0.64236 0.80190 0.80 0.4310 4 MA1,5 0.67515 0.60866 1.11 0.2783 5 AR1,1 -0.0014023 0.87487 -0.00 0.9987 1条件最小二乘估计参数估计标准误差t 值近似Pr > |t|滞后AR1,2 -0.11071 0.59995 -0.18 0.8551 2AR1,3 -0.14342 0.58760 -0.24 0.8092 3AR1,4 0.85590 0.63366 1.35 0.1894 4AR1,5 0.10098 0.64785 0.16 0.8774 5AR1,6 0.09334 0.46025 0.20 0.8410 6参数估计及检验结果显示，常数(chángshù)项，以及各参数均不显著。

第经济时间序列的季节调整分解和平滑方法

2.1.3 加权移动平均
上面介绍的12个月中心化移动平均是二次移动平均，也可以用一次移动平均(2.1.7)式表示，这种移动平均方法就叫做加权平均，其中每一期的权数不相等，几种常用的加权移动平均方法：33项移动平均、55项移动平均、Henderson 加权移动平均等。
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X-11季节调整法中针对时间序列中随机因子的大小分别采用亨德松(Henderson)的5, 9, 13和23项加权移动平均。选择特殊的移动平均法是基于不同序列中存在的随机因子不同，随机因子越大，求移动平均的项数应越多。
如果在季节调整对话框中选择X-11选项，调整后的序列及因子序列会被自动存入EViews工作文件中，在过程的结尾X-11简要的输出及错误信息也会在序列窗口中显示。
关于调整后的序列的名字。EViews在原序列名后加SA，但也可以改变调整后的序列名，这将被存储在工作文件中。
需要注意，季节调整的观测值的个数是有限制的。X11只作用于含季节数据的序列，需要至少4整年的数据，最多能调整20年的月度数据及30年的季度数据。
② 季节滤波(Seasonal Filter) 当估计季节因子时，允许选择季节移动平均滤波（月别移动平均项数），缺省是X12自动确定。近似地可选择(X11 default)缺省选择。需要注意如果序列短于20年，X12不允许指定3×15的季节滤波。
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③ 趋势滤波（Trend Filter (Henderson)）当估计趋势—循环分量时，允许指定亨德松移动平均的项数，可以输入大于1和小于等于101的奇数，缺省是由X12自动选择。
2)
Yt
TC
( t
2)
(2.2.11)

有关GDP时间序列季节调整的一些说明

为反映GDP等经济指标的基本趋势，国际上通常的做法是对季度或月度相关原始数据进行季节调整。

什么是GDP时间序列季节调整？所谓季节调整，就是一个从时间序列中估计和剔除季节影响的过程，目的是更好地揭示季度或月度序列的特征或基本趋势。

季节调整有什么作用呢？一个季度或月度的时间序列往往会受到年内季节变动的影响，这种季节变动是由气候条件、生产周期、假期和销售等季节因素造成的。

由于这些因素造成的影响有时大得足以遮盖时间序列短期的基本变动趋势，若要掌握经济运行的季度或月度变化，必须进行季节调整。

为什么要季节调整？以月份或季度作为时间观测单位的经济时间序列通常具有一年一度的周期性变化，这种周期变化是由于季节因素（气候、社会制度和风俗习惯等）的影响造成的，在经济分析中称为季节性波动。

月度和季度的经济时间序列的季节性波动是非常显著的，它往往遮盖或混淆经济发展中其他客观变化规律，以致给经济增长速度和宏观经济形势的分析造成困难和麻烦。

因为季节因素的存在，同一年中不同月份或季度的数据往往不具有可比性，我国传统上的做法通常是用同比来反映经济的增长变化，但它不能及时反映当前经济变化的走势。

因此，在使用月度或季度数据进行经济分析之前，需要对数据进行“季节调整”，季节调整后的数据消除了季节性的影响，使得不同月份或季度之间的数据具有可比性，可以更及时的反映经济的“拐点”变化。

除了季节因素外，一个时间序列通常还受多种因素影响，一般地，可以把所有这些因素分解为趋势因素（T）、循环因素（C）、季节因素（S）和不规则因素（I）。

其中，趋势因素反映了经济现象的长期演变方向，是上升、持平还是下降；循环因素（周期因素）反映了时间序列持续性的周期波动，侧重时间序列是处于周期的上升阶段、下降阶段还是转折阶段，实际工作中趋势与循环因素往往放在一起分析不进行区分；季节因素反映时间序列在不同年份的相同季节（同一季度，同一月份）所呈现出的周期性变化；不规则因素反映的是前三个因素无法解释的误差或随机因素产生的变化，它包括经济活动参与者的不稳定决策、数据程序或样本的错误以及非正常的事件，如罢工、自然灾害等对经济活动的影响。

中国分季度国民经济核算

中国分季度国民经济核算Derek Blades，OECD顾问，2007年7月介绍国家统计局从1992年开始发布季度国民经济核算数据，编制方法总体上与SNA一致。

然而，与国家统计局发布的许多其他季度数据一样，季度核算采用累计核算的方式，即核算一季度、上半年、一至三季度和全年GDP。

在实行中央计划的国家通常使用月度和季度的累计数据，其中，中国、前苏联、越南、和古巴实行五年计划，即为一系列细化产品设定明确的产出目标。

五年计划所设定的目标被分解为年度指标，并依据这些指标编制累计数据汇报体系。

负责完成年度指标的中央和地方政府工作人员，需要通过数据来反映指标的完成进度。

需要注意的是，这与市场经济国家的情况恰恰相反。

在市场经济国家，政策制定者要求数据能反映出GDP、消费支出、失业、工业产出和价格等的基本趋势，需要了解上个月或上季度的情况及近期趋势，这个趋势可以通过季节调整过程来反映，OECD国家公布的大多数经济数据都包含原始数据和季度调整数据两种形式。

中国正处于“社会主义市场经济”转型过程中，政策制定者的思路应向其市场经济国家的竞争对手转变。

2002年4月中国加入国际货币基金组织数据发布体系（GDDS）时，IMF 小组对季度国民经济核算做出修订，要求分别记录各季度的增加值和支出。

OECD发布中国季度核算相关数据已有数年，其要求中国官方也实施此项修订，但此建议并没有被采纳。

当然，部分原因是由于地方和中央政府官员习惯使用累计数据，没有理由为满足国外用户的需求而改变。

更重要的是，报告体系中季度核算需要的很多重要数据是以累计数据为基础的，转变为分季度报告意味着，要重新培训统计人员，重新设计报告形式，这对于制度复杂和规模庞大的中国来说，是一项艰巨的任务。

季节调整对国外用户来说，分季核算看似简单，可以通过将相邻两个累计季度数据相减得到分季数据，但国家统计局工作人员指出这种做法存在问题。

因为统计人员对发布的累计数据进行了修正，但没有将其分摊到某一具体季度。

时间序列季节调整方法在中国的发展：PBC版12ARIMA

时间序列季节调整方法的发展历程
第二阶段是从简单到复杂。在早期，人们采用一些简单的统计方法，如移动平均法、加权移动平均法等来调整季节性因素。随着时间的推移，人们发现这些简单的方法无法很好地处理一些复杂的情况，于是开始开发更加复杂的季节调整方法，例如基于时间序列模型的季节调整方法等。
时间序列季节调整方法的发展历程
结论
结论
时间序列季节调整方法在中国的发展已经取得了一定的成就，但仍然存在一些问题和挑战。首先，虽然中国在时间序列季节调整方法的研究和应用方面取得了很多进展，但与国际先进水平相比还存在一定差距。其次，中国在时间序列数据分析工具和软件方面的进展虽然很大，但仍需要进一步加强自主研发和创新。
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时间序列季节调整方法在中国的发展
在市场需求方面，随着人们对数据分析和预测的准确性越来越重视，时间序列季节调整方法在中国的市场需求也在不断增加。例如，在金融领域，投资者需要准确预测股票价格的走势以制定投资策略，而时间序列季节调整方法可以帮助他们更好地分析和预测股票价格的趋势和波动。在电商领域，商家需要了解消费者的购买行为和喜好以制定营销策略，而时间序列季节调整方法可以帮助他们更好地分析消费者购买行为的变化和趋势。
时间序列季节调整方法的基本原理
常见的季节调整方法包括乘法模型、加法模型和混合模型等。乘法模型假定季节因子与时间序列数据成比例关系，加法模型假定季节因子与时间序列数据相加，而混合模型则是将乘法模型和加法模型结合起来。在实践中，我们可以根据具体数据的特点和需要选择适合的季节调整方法。
时间序列季节调整方法的应用场景
时间序列季节调整方法的应用场景
时间序列季节调整方法在许多领域都有广泛的应用，例如经济学、气象学、生物学等。在经济学中，季节调整方法可以帮助我们更好地理解经济数据的长期趋势和周期性变化，为政策制定提供有力的支持。在气象学中，季节调整方法可以帮助我们更好地预测气候变化和天气情况。在生物学中，季节调整方法可以帮助我们更好地了解物种生态学和生物地球化学循环的基本规律。

经济时间序列的季节调整、分解与平滑

经济时间序列的季节调整、分解与平滑经济时间序列是对经济指标随时间变化的观察和记录。

由于经济活动往往受到季节性影响，所以在分析经济时间序列数据时，需要进行季节调整、分解和平滑等处理，以使其更具有可比性和可解释性。

季节调整是指消除季节性影响，以揭示出经济指标的长期趋势。

季节性影响是指同一个季节的经济指标值在不同年份之间的波动。

例如，零售销售额往往在假日季节高峰期达到顶峰，而在其他季节则较为平稳。

为了消除这种季节性影响，可以使用统计方法，如移动平均法、季节指数法、回归分析等。

其中，移动平均法是指按照固定的时间跨度进行平均，并将季节性波动减去，以得到去季节性的经济指标值。

分解是将经济指标分解为长期趋势、季节性和随机成分的过程。

长期趋势反映了经济指标在长期内的增长或下降趋势，主要受到经济结构、技术进步和人口等因素的影响。

季节性成分是指反映季节性影响的变动，可以通过计算季节指数得到。

随机成分是指无法解释的非周期性或随机波动，可能受到一些随机事件的影响。

分解经济指标可以帮助我们更好地理解其内在的结构和规律。

平滑是对经济指标数据进行平滑处理，以便更好地观察和预测其变动趋势。

平滑方法常用的有移动平均法、指数平滑法和趋势平滑法等。

移动平均法是指按照固定时间跨度进行平均，以减少季节性和随机波动的影响，从而揭示长期趋势。

指数平滑法是根据过去的观测值加权计算当前值，以反映最新观测值的重要性更高。

趋势平滑法则是在指数平滑法的基础上引入趋势因素，以更好地预测经济指标的未来趋势。

通过季节调整、分解和平滑等处理，我们可以更准确地分析和解释经济时间序列数据的长期趋势、季节性和随机波动。

这些处理方法使我们能够更好地理解经济指标的特征和影响因素，从而做出更准确的预测和决策。

当我们分析经济时间序列数据时，季节调整、分解和平滑是非常重要的工具和技术。

它们帮助我们去除季节性的影响，揭示经济指标的长期趋势，并平滑数据以更好地观察和预测变动趋势。

季度GDP核算方法和详细说明

季度GDP核算方法和详细说明我国季度国内生产总值（GDP）核算采用累计核算方式，1-4季度 GDP初步核算即为年度GDP初步核算，因此本说明也适用于年度GDP初步核算。

1．季度GDP核算概述1.1 基本概念国内生产总值（GDP），是一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。

GDP是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标。

GDP核算有三种方法，即生产法、收入法和支出法，三种方法从不同的角度反映国民经济生产活动成果。

生产法是从生产的角度衡量常住单位在核算期内新创造价值的一种方法，即从国民经济各个部门在核算期内生产的总产品价值中，扣除生产过程中投入的中间产品价值，得到增加值。

核算公式为：增加值=总产出-中间投入。

收入法是从生产过程创造收入的角度，根据生产要素在生产过程中应得的收入份额反映最终成果的一种核算方法。

按照这种核算方法，增加值由劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余四部分相加得到。

支出法是从最终使用的角度衡量核算期内产品和服务的最终去向，包括最终消费支出、资本形成总额和货物与服务净出口三个部分。

国家统计局发布的季度GDP是以生产法为基础核算的结果。

1.2 核算范围1.2.1生产范围GDP核算的生产范围包括以下三个部分：第一，生产者提供或准备提供给其他单位的货物和服务的生产；第二，生产者用于自身最终消费或资本形成的所有货物的自给性生产；第三，自有住房拥有者为自己最终消费提供的自有住房服务，以及付酬的自给性家庭服务生产。

生产范围不包括不支付报酬的自给性家庭服务、没有单位控制的自然活动（如野生的、未经培育的森林、野果或野浆果的自然生长，公海中鱼类数量的自然增长）以及部分“未观测经济”等。

1.2.2 地域范围GDP核算范围原则上包含了位于中国经济领土范围内具有经济利益中心的所有常住单位的经济活动。

本报告中的季度GDP数据是由国家统计局负责核算的全国数据，未包括香港、澳门特别行政区和台湾省的地区生产总值数据。

经济时间序列的季节调整分解和平滑方法

经济时间序列的季节调整分解和平滑方法经济时间序列的季节调整分解和平滑方法季节调整是经济时间序列分析的一个重要方面，它的目的是消除时间序列数据中的季节变动，以便更好地分析和预测经济趋势。

季节调整的一个常用方法是季节调整分解。

季节调整分解是将原始时间序列分解成季节性、趋势性和随机性三个成分。

其中，季节性成分表示一年内同一个季节中的平均值的变动；趋势性成分表示随时间推移的总体变动方向；随机性成分是不能解释的波动和不规则性。

季节调整分解的常用方法有X-11方法和X-12方法。

X-11方法是由美国人口调查局开发的一种季节调整方法，它适用于对于较长时间段内的季节调整。

X-12方法是在X-11方法的基础上进行的改进，可以更好地解决不规则性和趋势性成分的问题，并且提供了更多的季节调整选项。

季节调整分解的过程一般包括四个步骤。

首先，确定时间序列的季节周期。

季节周期可以根据数据的性质来确定，例如，对于销售数据，季节周期可能是一年；对于产量数据，季节周期可能是季度。

第二，对原始时间序列进行平滑处理，以得到趋势估计。

平滑方法有移动平均法、指数平滑法等。

第三，计算趋势估计的残差。

第四，根据季节周期计算季节指数。

季节指数表示每个季度相对于整个时间周期的平均值的变动。

季节调整分解的结果可以帮助我们更好地理解和解释时间序列数据。

通过去除季节性成分，我们可以更准确地分析和预测经济趋势。

此外，季节调整分解还可以帮助我们发现短期和长期的周期性变动，并帮助我们进行政策制定和经济管理。

除了季节调整分解，还有许多其他的时间序列平滑方法可以用于经济数据的分析和预测。

常见的时间序列平滑方法有移动平均法、指数平滑法和季节指数平滑法等。

移动平均法是最简单的平滑方法之一，它根据某个时间窗口内的数据的平均数来进行平滑。

移动平均法的优点是简单易用，但它的缺点是对于突发事件的反应较慢。

指数平滑法是一种基于加权平均的平滑方法，它对历史数据的权重进行指数级递减。

经济时间序列的季节调整分解和平滑方法

经济时间序列的季节调整分解和平滑方法经济时间序列是指一段时间内一些经济指标的连续观测值，如GDP、CPI、失业率等。

这些指标往往受到季节因素的影响，因为经济活动往往呈现出很强的周期性。

为了更好地研究和分析经济时间序列，我们需要进行季节调整和平滑处理。

季节调整是指通过消除季节因素的影响，来分析和描述时间序列的基本趋势和长期变化。

季节调整分解方法是常用的季节调整方法之一、它将时间序列分解为四个部分：长期趋势、季节波动、周期性变化和随机波动。

其中，长期趋势表示时间序列的整体变化趋势；季节波动表示固定时间间隔内的周期性变化，如一年的四季；周期性变化表示长于一年的周期性变化，如经济发展的牛熊周期；随机波动表示无法归因于已知因素的波动。

通过季节调整分解方法，我们可以提取出长期趋势和周期性变化，以便更好地分析和预测经济时间序列。

平滑方法是指通过对经济时间序列进行平滑处理，来获得趋势和季节因素的估计值。

常用的平滑方法有移动平均法和指数平滑法。

移动平均法是将观测值按照一些固定窗口大小的时间段进行平均，以去除较短期的波动，得到趋势估计值。

指数平滑法是基于加权平均的思想，给予近期观测值更高的权重，以对整体趋势更加敏感。

平滑方法的核心思想是通过平均多个时间点的观测值，来减少随机波动的影响，从而更好地反映经济指标的基本趋势。

在实际应用中，季节调整分解和平滑方法可以结合使用。

首先，我们可以利用季节调整分解方法，将时间序列分解为长期趋势和季节因素，以便更好地了解和解释观测值的基本变化规律。

然后，我们可以对季节调整后的数据利用平滑方法进行处理，获得更平滑的趋势估计值，以便更好地分析和预测经济指标的长期变化趋势。

总之，经济时间序列的季节调整分解和平滑方法是处理和分析经济指标的重要工具。

通过消除季节因素的影响和平滑观测值，我们可以更好地理解和预测经济时间序列的基本趋势和长期变化，为经济决策和政策制定提供更可靠的依据。

季度gdp核算制度

季度GDP核算制度什么是GDP核算制度？GDP（Gross Domestic Product）中文翻译为国内生产总值，是一个国家或地区一定时期内所生产的全部物质财富的市场价值的总和。

GDP的大小可以反映一个国家或地区的经济繁荣程度和国民生活水平，因此，GDP的核算是一个非常重要的经济统计指标。

GDP核算制度，顾名思义，就是为了核算GDP而建立的制度。

季度GDP核算制度是什么？一般情况下，GDP的核算周期为年度，即为一整年的GDP。

但在实际情况中，由于经济变化较快，年度GDP核算的结果在某些情况下已经不能及时地反映当前的经济状况。

因此，为了更加及时地反映当前的经济发展情况，一些国家和地区已经开始实行季度GDP核算制度。

季度GDP核算制度是指，将GDP核算周期缩短为季度，即三个月为一个核算周期，来更加及时地反映当前经济发展的情况，并对经济政策的制定和调整提供有效的数据和信息支持。

在上个世纪90年代，中国就开始实行季度GDP核算制度。

季度GDP核算制度的意义季度GDP核算制度的实施，对于国家的经济发展和政策调整具有重要的意义。

1.更加及时地反映经济发展情况季度GDP核算制度缩短了GDP核算的周期，使得核算结果更加及时，能够更加准确地反映当前经济发展的情况。

这对于政府部门和企业管理者来说，能够提供更加实用和权威的经济数据和信息，便于及时地做出相应政策调整和企业决策。

2.促进经济政策的制定和调整季度GDP核算能够及时地反映经济的发展状况，为经济政策的制定和调整提供有力支持。

在当前快速发展、不断变化的经济形势下，实行季度GDP核算制度，能够更加准确地掌握当前的经济运行状况，及时作出相应的政策调整，为国家和地区的发展提供更为有效的支持。

3.为国际比较提供依据季度GDP核算制度能够提供更加准确和实用的数据和信息，这对于国际经济比较也具有重要意义。

国际上通常采用季度或日益成为共识的季末数据来进行比较，因此，实行季度GDP核算制度也有利于国际间GDP数据的比较。

中国季度GDP的季节调整_结构时间序列方法

第 28 卷第 5 期 2011 年 5 月
统计研究 Statistical Research
Vol． 28 ，No. 5 May 2011
中国季度 GDP 的季节调整：结构时间序列方法
王群勇
内容提要：本文利用结构时间序列方法讨论了中国季度 GDP 的季节调整问题，从季节单位根、季节自相关、周期自相关等多个方面对不同季节模式的调整结果进行了比较。结论认为，随机虚拟变量形式和三角函数形式得到 11 和 SEATS 方法；非高斯稳的调整结果非常相似；结构时间序列方法更好地捕捉到了时变季节特征，明显优于 X健季节调整的结果表明，高斯结构时间序列方法具有较好的稳定性。关键词：季节调整；结构时间序列；状态空间形式；非高斯分布中图分类号： F222. 33 文献标识码： A 4565 （ 2011 ） 05007806 文章编号：1002-
二、不同季节模式的结构时间序列模型
结构时间序列模型是用趋势、季节、周期等成分表示一个随机过程，具有直观的经济解释。结构时间序列模型不仅提供了利用信号提取方法对时间序还非常容易地扩展到多元时间列进行分解的框架，非高斯和非线性模式。对结构时间序列模型序列、的基本统计处理方法是状态空间形式，使得数据的不规则特征，比如缺失值、不同频率数据的混合等问题变得非常容易处理。设定如下结构时间序列模型，
利用卡尔曼滤波对上述各个模型进行极大似然估计果我们从多个方面对季节调整的质量进行了检验包括季节单位根检验确定性的季节成分检验时变季节均值检施加这种约束令模型的参数减少了很多而模型的拟合优度几乎没有任何损jurke1996也指出令各季节的方差互不相同使得模型保持更大的弹性同时会显著地提高季节因子的平滑度

对GDP进行季节调整的方法

为此，了解和掌握国际上通用的ＧＤＰ季节调整方法，对于研究和制定适合我国国情的季度ＧＤＰ季节调整方法具有重要意义。

季节调整的概念和作用１．季节调整的概念。

所谓季节调整，就是一个从时间序列中估计和剔除季节影响的过程，目的是更好地揭示季度或月度序列的特征或基本趋势。

２．季节调整的作用。

一个季度或月度的时间序列往往会受到年内季节变动的影响，这种季节变动是由气候条件、生产周期、假期和销售等季节因素造成的。

若要掌握经济运行的客观变化规律，必须进行季节调整。

由于各国、特别是发达国家的政策制定者越来越青睐经季节调整后的数据，促使各国的统计部门或中央银行进一步加强对季节调整方法的研究。

中国GDP的时间序列建模与分析

中国GDP 的时间序列分析及预测摘要:本文是基于时间序列理论，并且利用Eviews 软件针对我国1981年至2010年三十年的国内生产总值时间序列数据进行了分析，通过对改革开放30年来的GDP 数据进行平稳化处理、模型识别、参数估计，建立时间序列模型，并对模型进行检验，确定较适合模型为自回归移动平均模型()1,2,2ARIMA 。

通过对模型的分析和利用，对我国未来几年的国内生产总值做出预测。

即对2011 年到2015年的全国GDP 进行了预测，结果表明模型有很好的预测效果。

关键词：时间序列，国内生产总值，ARMA 模型，ARIMA 模型，预测一、引言1.1 GDP的概述极其研究意义国内生产总值(GDP)是现代国民经济核算体系的核心指标，是衡量一个国家综合国力的重要指标。

国内生产总值(Gross Domestic Product)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，它反映国家和地区的经济发展及人民生活水平，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。

一般来说，国内生产总值共有四个不同的组成部分，其中包括消费、私人投资、政府支出和净出口额。

用公式表示为：GDP=C+I+G+X。

式中：C为消费、I为私人投资、G为政府支出、X为净出口额。

可以预见，国内生产总值(GDP)受经济基础、人口增长、资源、科技文化、环境、体制、发展战略等诸多因素的影响，这些因素之间又有着错综复杂的关系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测GDP往往比较困难。

然而将历年的GDP 作为时间序列，根据过去的数据得出其变化规律，建立预测模型，用此来预测未来的变化，具有着重要的意义。

本文利用我国1981-2010 年度GDP 历史数据为样本，利用在研究一个国家或地区经济和商业预测中比较先进适用的时间序列模型之一的ARIMA 模型对样本进行统计分析，以揭示我国GDP 变化的内在规律性，并进行后期预测。