时间序列X-12-ARIMA季节调整--原理与方法 中国人民银行调查统计司 9787504 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中国人民银行调查统计司 著

图书标签:

• 时间序列
• X-12-ARIMA
• 季节调整
• 统计分析
• 经济预测
• 中国人民银行
• 调查统计
• 计量经济学
• 数据分析
• 金融

店铺： 思诺华教图书专营店

出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504941510

商品编码：10014537624

包装：平装

出版时间：2006-10-01

图书信息
书名：	时间序列X-12-ARIMA季节调整--原理与方法
作者：	中国人民银行调查统计司
ISBN：	9787504941510
出版社：	中国金融出版社
定价：	50.00元

其他信息（ 仅供参考，以实物为准）
开本：	装帧：平装
出版时间：2006-10-01	版次：1
页码：428	字数：491000

内容简介

X-12-ARIMA方法早由美国普查局Findley等人在20世纪90年代左右提出，现已成为对重要时间序列进行深入处理和分析的工具，也是处理常用经济类指标的工具，在美国和加拿大被广泛使用。其在欧洲统计界也得到推荐，并在包括欧洲中央银行在内的欧洲内外的许多中央银行、统计部门和其他经济机构被广泛应用。 对时间序列X-12-ARIMA季节调整的原理进行研究并对其软件进行中国本地化是中国人民银行的科研项目，本书为上述科研项目的成果之一。

图书目录

第1章 时间序列（ARIMA和SARIMA）模型 1.1 随机过程、时间序列 1.2 时间序列模型的分类 1.3 自相关函数 1.4 偏自相关函数 1.5 时间序列（ARIMA）模型的建立与预测 1.6 非季节时间序列建模案例 1.7 季节时间序列（SARIMA）模型 1.8 季节时间序列建模案例 第2章 时间序列的移动平均计算原理 2.1 定义和理论 2.2 X-11中的对称移动平均 2.3 Musgrave非对称移动平均 2.4 X-11移动平均滤子 第3章 单位根检验方法 3.1 平衡与非平稳序列的统计特征 3.2 四种典型的非平稳随机序列 3.3 DF分布 3.4 单位根的DF检验用表 3.5 进一步讨论 3.6 单位根检验 3.7 单位根检验举例 3.8 结构突变与单位根检验 第4章 X-12-ARIMA季节调整原理 4.1 季节调整的意义 4.2 X-12-ARIMA简介 4.3 X-12-ARIMA程序的基本流程 4.4 regARIMA建模原理 4.5 X-11的默认计算原型 4.6 X-11方法的具体步骤 4.7 X-12-ARIMA设定函数的运算流程 4.8 案例 附录A EVIEWS的视窗菜单操作 附录B EVIEWS的命令行操作 第5章 X-12-ARIMA季节调整程序中的新功能与方法 5.1 引言 5.2 新的X-11调整选项 5.3 新的诊断 5.4 regARIMA建模与模型选择 5.5 用模型解决调整问题：四个例子 5.6 用户交互界面：三个例子 5.7 结论性评论 附录A Henderson滤子、Musgrave非对称滤子 附录B AO和LS探测程序 第6章 X-12输出结果详解 前言 6.1 输出表格B部分：初步估计极端值和日历效应 6.2 输出表格C部分：极端值和日历效应的终估计 6.3 输出表格D部分：不同成分的终估计 6.4 输出表格E部分 6.5 输出表格F部分：季节调整质量的衡量 第7章 中国春节等特殊日历因素调整方案 参考文献

文摘|序言

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作者介绍

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经济学前沿：宏观经济政策的量化分析与实证研究 本书聚焦于当代宏观经济学领域中，如何运用前沿的计量经济学工具和严谨的统计方法，对复杂的经济现象进行深入剖析和政策效果评估。全书构建了一个理论基础坚实、实证案例丰富的分析框架，旨在为经济研究人员、宏观经济政策制定者以及金融市场从业者提供一套系统化、可操作的研究范式。 第一部分：现代宏观经济学理论基础与模型构建 本书首先系统回顾了支撑现代宏观经济学分析的核心理论体系，强调理论与实际数据之间的紧密联系。 第一章：动态随机一般均衡（DSGE）模型的新进展与挑战 本章深入探讨了DSGE模型在捕捉经济周期波动、分析货币和财政政策冲击方面的优势与局限。重点讨论了如何将异质性主体（Heterogeneity）、不完全信息（Incomplete Information）以及金融摩擦（Financial Frictions）等现实约束有效地融入到标准的新古典和新凯恩斯框架中。内容包括：对理性预期假设的批判性审视，以及引入行为经济学元素的微观基础构建。此外，本章还详细介绍了求解和校准复杂DSGE模型的数值方法，包括线性化技术、高阶近似方法（如泰勒展开）以及基于贝叶斯估计的参数识别策略。 第二章：时间序列数据的长期与短期动态关系建模 超越传统的单变量分析，本部分侧重于多变量时间序列模型的构建与应用。首先，详细阐述了向量自回归（VAR）模型及其扩展形式，包括结构化VAR（SVAR）模型。SVAR模型的识别是本章的核心难点，我们将区分Cholesky分解、长期约束识别法（如Blanchard-Quah分解）以及基于符号的识别方法（Sign Restrictions），并结合实际的宏观冲击（如技术冲击、偏好冲击）进行案例分析。随后，引入向量误差修正模型（VECM）来分析协整关系下的长期均衡与短期调整速度，重点分析了不同经济变量（如产出、消费、投资）之间的长期均衡约束。 第三章：面板数据分析在跨国与跨行业研究中的应用 面对日益增长的跨国（如OECD国家）和跨行业（如不同产业集群）的经济数据，本章聚焦于面板数据模型的选择与估计。内容涵盖了从简单混合回归模型到固定效应（FE）和随机效应（RE）模型的转换，以及如何处理截面相关性（Cross-sectional Dependence）问题，例如使用赤化（Prism）方法或通用权数估计（GMM）方法。特别探讨了动态面板模型（如Arellano-Bond GMM）在处理内生性问题上的优势，为评估区域经济一体化或行业监管政策的长期效应提供了工具。 第二部分：宏观经济政策的量化评估与冲击分析 本部分将理论模型与实际数据相结合，重点展示如何利用前沿计量技术来评估货币、财政和宏观审慎政策的有效性和溢出效应。 第四章：货币政策规则与非线性传导机制 本章不再满足于传统的泰勒规则，而是深入研究央行政策制定的实际行为。引入了基于规则的（Rule-based）和基于反应的（Reaction Function）分析框架。关键内容包括：利用高频冲击识别技术（High-Frequency Identification, HFI）来精确分离货币政策冲击，避免传统高估。同时，探讨了在金融危机或资产泡沫时期，货币政策传导机制的非线性特征，例如使用分位回归（Quantile Regression）来观察货币紧缩对不同收入群体或不同资产价格的影响差异。 第五章：财政政策的乘数效应与可持续性检验 财政政策的有效性一直是宏观经济学的核心争论点。本章通过构建异质性主体动态随机一般均衡（HD-DSGE）模型，模拟了不同类型的财政支出（如基础设施投资 vs. 转移支付）对总需求和劳动力市场的影响。实证方面，重点介绍了利用结构化VAR模型识别财政政策冲击的方法，并针对财政赤字和政府债务的可持续性问题，应用单位根检验和协整技术，检验了各国财政规则的有效性。 第六章：金融摩擦与宏观审慎政策的评估 金融危机暴露了传统宏观模型对金融部门的不足。本章将金融部门的风险和信贷周期纳入宏观分析框架。详细介绍了如何构建包含银行资本约束、贷款约束的DSGE模型，并评估宏观审慎工具（如贷款价值比LTV、资本充足率要求）对稳定信贷扩张的作用。同时，应用时间序列模型（如Markov转换模型）来分析经济状态（高风险/低风险）如何影响信贷紧缩的幅度和持续时间。 第三部分：经济预测、风险管理与政策情景模拟 本书的最后部分关注于如何将模型应用于前瞻性分析和风险管理。 第七章：混合数据采样（MIDAS）与高频预测模型 在金融市场中，高频数据至关重要，但传统模型难以处理低频的宏观变量。本章详细介绍了MIDAS模型及其变体（如HAR-MIDAS），用于将高频金融数据融入到低频宏观变量（如通胀、GDP增长）的预测中。内容包括具体的数据降维技术和模型估计方法，旨在提高短期宏观经济预测的准确性和及时性。 第八章：不确定性、预期管理与政策情景模拟 现代经济运行充满了不确定性。本章探讨了如何量化经济不确定性（如基于文本分析的政策不确定性指数），并将其纳入计量模型。重点在于使用贝叶斯模型平均（BMA）和斯文森-卡尔曼滤波（SW-Kalman Filtering）技术，对多种政策情景（如油价剧烈波动、全球贸易冲突）进行稳健性分析和概率评估，帮助决策者理解不同决策路径下的风险敞口。 附录：计量经济学工具箱的实践应用 附录提供了使用主流统计软件（如EViews, R, MATLAB）实现上述复杂模型估计、检验和模拟的关键代码示例和操作指南，确保读者能够将理论知识转化为实际的定量研究能力。 全书特色： 本书强调方法论的严谨性与政策应用的有效性。它不仅是理论的梳理，更是一部侧重于实证操作和模型构建的指南。通过对经典框架的深化和对前沿方法的引入，本书为理解和应对当前复杂多变的宏观经济挑战提供了强有力的分析武器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格可以说是非常独特，它既有官方报告的严谨规范，又带有一丝学者特有的、对复杂问题的条分缕析的耐心。作者在阐述复杂概念时，往往会采用一种娓娓道来的方式，避免了那种生硬的术语轰炸。例如，在解释ARIMA模型的自回归和移动平均项时，它不像某些教科书那样直接抛出公式，而是会先从时间序列的“惯性”和“短期冲击”这两个直观的经济现象入手，再自然地引出P项和Q项的数学表达。这种从宏观直觉到微观数学的过渡处理得非常平滑。我发现，很多我过去在阅读其他资料时感到困惑的地方，在这本书里都得到了非常清晰的注解，仿佛有一位经验丰富的导师在你旁边，随时准备为你扫清阅读障碍。这种清晰、富有条理但又不失亲和力的叙述，使得即便是面对高度专业化的内容，阅读过程也充满了发现和理解的乐趣，而不是枯燥的记忆。

评分☆☆☆☆☆

我个人觉得，这本书最让人称道的是它在理论深度和实际应用之间的那种微妙平衡把握得炉火纯青。它并非那种只停留在高深数学推导上的“学院派”著作，让你看完后依旧不知如何下手；相反，它似乎是带着一位资深央行研究员的视角，将那些原本晦涩难懂的季节调整方法，一步步拆解，直至你可以清晰地看到每一步背后的经济学逻辑和统计学假设。尤其是关于X-12-ARIMA模型的部分，作者不仅详述了其数学基础，还深入探讨了如何根据不同类型经济指标的特性来选择最优的模型参数，这种“知其然更要知其所以然”的讲解方式，极大地提升了读者的洞察力。读完这部分，我立刻感觉自己对宏观经济数据的“去噪音”过程有了更深刻的理解，不再是机械地套用软件命令，而是真正理解了“为什么这么调整”才是问题的核心。这种由浅入深、层层递进的叙事结构，对于希望从初级分析师迈向高级策略研究员的读者来说，无疑是一本绝佳的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

从实操层面上讲，这本书提供的不仅仅是理论框架，更像是成体系的操作指南。特别是在处理季节性调整这个敏感且易出错的环节，作者给出了大量基于实际数据的案例分析和注意事项。这些案例似乎都源自真实世界的经济波动场景，而非凭空捏造的理想化数据，这使得学习到的方法具有极强的迁移性和实用价值。书中对于不同季节性调整方法适用边界的探讨，比如何时应该优先考虑传统X-12，何时则应转向更灵活的ARIMA嵌入模型，这些“分寸感”的把握，是单纯的软件手册无法提供的。它教会了读者如何像一个真正的数据科学家那样去“诊断”数据，而不是简单地“处理”数据。这种强调背景分析和模型选择批判性的论述方式，极大地丰富了我处理实际宏观数据项目的思路，让我意识到，工具的选择永远服务于对经济现象的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版设计着实让人眼前一亮，那种沉稳而专业的调性，从拿到手的那一刻起就传递了出来。封面设计简洁有力，色彩搭配很得体，不像有些技术书籍那样枯燥乏味，反而透露出一种严谨背后的艺术感。内页的纸张质地也相当不错，阅读体验舒适，长时间翻阅也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是，图表的绘制清晰度极高，无论是复杂的模型结构图还是历史数据的波动曲线，都标注得非常精准，这一点对于理解那些抽象的数学公式和统计概念至关重要。作者在版式布局上也花了心思，章节之间的逻辑衔接处理得非常流畅，公式和文字的穿插安排合理，没有出现那种为了堆砌公式而让阅读体验变得生硬的情况。看得出来，编辑团队在这本书的制作上是下了真功夫的，每一个细节都体现了对专业读者群体的尊重，让人在学习知识的同时，也能享受到一种高品质的阅读享受。这种对细节的打磨，往往是区分一本普通专业书籍和一本经典参考书的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，很大程度上也体现在它所蕴含的行业洞察力和前瞻性视野上。作为一本由中国人民银行系统背景的专业人士撰写的著作，它天然地带有对中国经济数据特性的深刻理解。很多国际通用的模型，在应用于我国特定时期的经济周期和结构性变化时，往往需要进行细微的调整或特定假设的验证。书中对这些本土化挑战的讨论，虽然可能不会直接在公式中体现，但却渗透在对模型参数设定和结果解读的字里行间。这种植根于本土实践的理论阐述，使得这本书对于国内的金融机构、经济研究部门乃至高校研究者来说，具有无可替代的参考价值。它不仅是学习“方法”的书，更是一本关于如何“运用方法解决中国问题”的宝贵经验总结，为未来的时间序列分析研究设定了一个非常高的标杆。