【摘 要】
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对季节成分的正确认识和恰当处理是利用时间序列进行宏观经济分析必不可少的一步.本文首次对比季节线性与季节非线性不同处理方式对经济变量带来的影响,探寻并证实季节非线性
【机 构】
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湖北大学应用数学湖北省重点实验室数学与统计学,湖北武汉,430062;中南财经政法大学统计与数学学院,湖北武汉,430073
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对季节成分的正确认识和恰当处理是利用时间序列进行宏观经济分析必不可少的一步.本文首次对比季节线性与季节非线性不同处理方式对经济变量带来的影响,探寻并证实季节非线性研究的重要性与必要性.以我国出口季度增长率数据为例,采用能同时刻画经济变量季节波动和周期波动都具有非线性特征的SEASTAR(季节平滑转换自回归)模型对其进行实证分析.研究表明:(1)基于RMSE和MAE评价标准统计量,无论是样本内拟合还是样本外多步预测,SEASTAR模型的效果都远远优于季节为线性的嵌套模型.(2)对“季节调整后”的出口额季度增长率采用STAR模型进行拟合,通过Kappa一致性检验发现:由STAR模型和SEASTAR模型得到关于出口额周期波动的非线性转换区间具有偏弱的一致性.因此,对季节波动具有非线性特征的时间序列,采用传统季节线性模型或季节线性处理方式,如X-11、X-12等季节调整法不一定是最佳选择甚至不再适用.
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