铜的季节性分析

铜价之路在何方？ 季节性分析预测

全球铜的消费主要集中在建筑，电力，工业机器，日常消费等几大领域，铜供给一般有

长期性特点，企业根据生产和销售特点，提前收购，提前储备，做好商品上市前货源准备工作，多方面因素影响供需格局，左右铜的价格，所以动态把握商品期货价格的季节性走势显得尤为重要。

全球铜消费主要集中在北半球，而中国占据了全球铜消费的40%，欧美亦是铜消费的重

要国家与地区,一般在春秋两个消费旺季,铜价呈现出稳步走高趋势，而在消费旺季后铜价出现回调的概率较高。如何从定量的角度来分析铜的季节性和价格变化？下面笔者将利用数据模型剖析铜的季节性，为铜投资带来一定参考。

期货价格对供需有一定程度的提前反映。由于商品期货的价格走势关联到多种因素，有

时期货价格甚至表现出反季节走势，而随着全球供给、消费结构的变化，商品价格的季节性也可能发生改变。因此，

接下来我们通过运用季节调整的X12方法提取季节因子，以期对商品期货价格的季节性

规律有更深的认识。 12方法假设时间序列Ｘt 有四部分组成元素：趋势Tt （Trend ）、循环Ct （Cycle ）、季节St （Seasonal ）和不规则项It （Irregular ）

。共有四种季节调整的分解方式：

乘法、加法、伪加法和对数加法模型，乘法模型的一般形式为：Yt=Tt·Ct·St·It乘法模型以相对数表示季节要素，增强了不同经济变量之间的可比性，因此应用较为广泛。乘法模型的核心算法主要分为以下几个阶段：第一步，估计趋势；第二步，消除序列中的趋势；第三步，估计季节因素；重复1－3步，然后估计最终的趋势因素和不规则因素。

二、季节调整的X12方法调整是指从时间序列中去除季节变动因素，从而得到序列潜在的趋势循环分量的一种统计技术。季节调整后的时间序列能更多地反映价格运动的基本规律，以及各因素对价的影响。同时，根据分离出的季节因子的变化规律，可以对价格波动有一个更清晰的认识。

三、商品期货价格序列中的季节因子下面我们运用计量经济软件EViews里的X12季节调整方法分别计算各品种的季节因子，由于X12模型是基于移动平均方法，因此最新的各月季节因子可以作为未来一年季节性规律的合理预期。相比传统的方法（年度平均指数法等），X12方法不仅可以提取出真正的季节性因子，而且对极端值有优秀的处理能力。下图显示了原油期货价格各月的季节因子，我们看到3-8月季节因子不断走高，说明这些月份原油价格保持强势的可能性大，9月季节因子仍大于1，说明仍处强势，但强度减弱；而10-12月季节因子一直下降，表明此时原油价格多处弱势。以上结论与前期结论基本一致，就结果本身来说，更能动态地反映最新变化，量化程度更高，克服了前面上涨概率大于50%而平均收益可能小于0等“模糊结论”出现的缺点。原油期货价格序列的季节因子从下图可以看出，铜的季节性特征与原油类似，均呈两边高中间低的态势，而沪铜、伦铜的季节性略有差异，且伦铜最新的季节因子显示，其季节性特征与历史表现已有所变化。我们看到，伦铜在下半年尤其是10月以后一直到次年1月明显呈弱势，而从2月开始逐步转强，一直持续到4月。另外，7月呈现强势的可能性也较大。伦铜、沪铜期货价格序列的季节因子相对来说，日胶和沪胶的季节性特征差异稍大，尤其在4月、8月沪胶表现明显弱于日胶，而5—7月则明显强于日胶，1月、2月两者同时都表现出强势，11月则明显呈弱势。值得注意的是，由于沪胶的时间区间较短，因此其参考价值需要更长时间的验证。

以季节性叠加趋势模型为基础所进行预测的几何曲线是一条较为平滑的曲线.进行长期预测时,如果数据序列的随机波动性较大,则拟合性较差,预测精度较低.而马尔柯夫预测的是一个随机变化的动态系统,根据状态之间的转移概率来推测系统未来发展变化,转移概率反映了各种随机因素的影响程度,

浅谈国民经济数据的季节性影响与调整(一)

浅谈国民经济数据的季节性影响与调整(一) 论文关键词：国民经济数据季节成分季节调整方法论文摘要：本文首先探讨了国民经济数据的季节性影响，指出季节调整后的序列所具有的优点，然后分析了国际上流行的几种季节调整方法，并在此基础上，指出我国一方面要进行季节调整方法的研究，另一方面也要开展国民经济数据的季节调整。 目前，我国公布的宏观经济时间序列都是实际数据，没有经过季节调整，在讨论、分析和研究时使用同比法，这与国际主流统计方法不一致。因此，我国有必要应用季节调整方法对经济序列进行调整，以更好地反映经济发展趋势，同时也跟国际数据具有可比性。 经济数据的季节性影响 可以把经济时间序列看成一些成分的组合。一般地，经济时间序列包括趋势循环成分、季节性成分、不规则成分和历法效应四个部分。 季节性成分是指时间序列围绕趋势循环年复一年地重复出现的一种有规律的波动，这种波动称为季节性波动。产生季节性波动的主要原因是气候变化，如寒冷的冬季使建筑业和农业生产减少、取暖燃油消费增加、外出旅游人数减少，这种影响会产生连锁反应。此外，一些固定的节假日，如国际劳动节、圣诞节、各个国家的国庆节，对商品零售额有一定影响，包含这些节假日的月份其商品零售额往往会高于其它月份。 经济时间序列月度（季度）数据是由每日的经济活动构成的，因此，其值可能受月份的星期结构、月份长度、移动假日等的影响，这些影响有时难以被季节成分吸收，被称为历法效应。月份的星期结构是指本月所含星期一至星期日的天数，一般地，这些天数对不同月份是不同的。不同月份长度对月度国民生产总值影响较大。由于月份长度的影响主要由每月中的工作天数决定，因此把这种影响归为交易日效应。同时二月份长度随年变化，可以单独考虑其影响，即闰年效应。移动假日主要指美国的复活节、感恩节和劳动节，还可以包括其它不固定日子的节日。移动假日前夕、期间和过后，人们的经济活动会发生较大变化，这种变化称为假日效应。 不固定日子节日为了提高不同月度或季度之间数据的可比性，进行季节调整是一种可取的方法。季节调整就是把原始序列中存在的季节性成分、历法效应剔除掉。季节调整后的序列只包含趋势和不规则成分，它有两个优点：可以及时反映经济的瞬间变化，反映经济变化的转折点，这对经济分析很有价值，能够为从事经济活动的人们制定决策提供比较科学的依据；能够发现序列的长期运动特点，从而进行规律探索，以预测未来基本变化趋势。 季节调整方法 美国普查局Shiskin等人首先于1965年开发的X-11方法，后来逐步形成标准X-11方法，其思想是用滑动平均来估计趋势成分和季节成分。1980年，加拿大统计局在X-11方法基础上开发了X-11-ARIMA；1998年，美国普查局在X-11-ARIMA基础上开发了X-12-ARIMA。 季节调整方法中，除X-11家族外，比较流行的方法还有SABL和TRAMO/SEATS，其中能够与X-11家族媲美的是TRAMO/SEATS季节调整方法。TRAMO/SEATS是TRAMO和SEATS这两个过程的组合，TRAMO是具有ARIMA噪声、缺省观测值和异常值的时间序列回归技术，而SEATS 是ARIMA时间序列中的信号提取技术。TRAMO/SEATS方法首先用TRAMO过程对时间序列进行预调整，然后将结果传给SEATS过程获得各种成分估计。TRAMO/SEATS与X-12-ARIMA 存在较大差别，因而季节调整结果也稍有不同。FindleyandHood比较了这两种方法，得出结论认为X-12-ARIMA在许多地方（如调整效果控制、异常值处理、季节模式识别等）要优于TRAMO/SEATS。 美国普查局于2008年推出了X-13A-S季节调整程序。此程序包含X-12-ARIMA的所有功能，同时融合了TRAMO/SEATS的优点。

季节性时间序列分析方法

第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847） 对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是

这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W ΛΛ2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有 t t d a B e B )()(Θ=?φ （2） 式中，t a 为白噪声；n n B B B B ???φ----=Λ22111)(；m m B B B B θθθ----=ΘΛ22111)(。 在（1）式两端同乘d B ?)(φ，可得： t S t d S t D S d S t d S a B B V e B B V X B U B W B U B )()()()()()()()(Θ=?=??=?φφφ （3） 注：（1）这里t D S S X B U ?)(表示不同周期的同一周期点上的相关关系；t d X B ?)(φ则表示同一周期内不同周期点上的相关关系。二者的结合就能同时刻划两个因素的作用，仿佛是显像管中的电子扫

季节性时间序列分析方法

季节性时间序列分析方 法 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7） 2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）

对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA 模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除（ 或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W 2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有

季节性施工措施

目录 1、工程概况 (2) 2、雨季施工技术措施 (2) 1.1 施工场地 (2) 1.2 机电设备及材料防护 (2) 1.3 基坑开挖 (3) 1.4 砼工程 (3) 1.5 防雷雨措施 (3) 1.6 其他安全措施 (4) 3、高温季节施工技术措施 (4) 4、防台风施工技术措施 (4) 5、冬季施工 (5)

季节性施工措施 1、工程概况 徐州市新城区G1-3号地块居住小区项目是由上海建工房产有限公司投资开发的高档商品住宅小区。本工程规划总用地81379.3平方米，总建筑面积为188825m2 （含地上、地下），建设规模为拟建造12栋高层住宅、一个人防地下车库及其它低层附属建筑，其中12栋高层总建筑面积为160175 m2。1#房、2#房、5#房、6#房、10#房、11#房、12#房先行施工。 本工程建筑分类为一类，耐火等级为一级，抗震设防烈度为7级，屋面防水等级为Ⅱ级，结构类型为剪力墙结构，基础形式为筏板式基础+桩基。 2、雨季施工技术措施 雨季施工主要以预防为主，采用防雨措施及加强排水手段确保雨季正常的进行生产，尽量减少季节性气候的影响； 1.1 施工场地 （1）道路：基坑周围四周临时道路均采用混凝土硬化，两旁要作好排水沟。 （2）场地排水：对施工现场应根据地形对场地排水系统进行疏通以保证水流畅通，不积水。 （3）做好场地周围防洪排水设施，疏通现场排水沟道，准备足够的排水机具，防止雨水淹泡基坑。 1.2 机电设备及材料防护 （1）机电设备应采取防雨、防淹措施，安装接地安全装置，机动电闸箱的漏电保护装置要可靠，机械设备应有防雨棚，其电源线路要绝缘良好，要有完善的保护接零。 （2）原材料及半成品的保护：对木门、窗、矿棉板、轻钢龙骨等以及怕雨淋的材料要采取防雨措施，可放入棚内或屋内，要垫高码放并要通风良好。 （3）消防器材要做好防雨、防晒，地下消火栓要高出地面防止泡水。 （4）临时设施检修：对现场临时设施，如办公室、仓库等应进行全面检查，对危险建筑物应进行全面翻修加固或拆除。 （5）起重机具的接地装置要进行全面检查，其接地装置、接地体的深度、距离、棒径、地线截面符合规程要求，并进行摇测；

航空运输季节性分析报告报告材料

我国民航客货运输的季节性分析 受气候条件、突发事件、工农业生产生活、居民节假日等风俗习惯以及国民经济发展等因素的周期性影响，我国民航运输业客货运量呈现出季节性波动。 本文选取2003年、2005年以及2012年的我国民航客货运量月度统计作为研究对象，从而总结民航客货运的季节性特征。 一．突发事件 2003年民航客运量统计（万人） 通过上面的数据，我们可以看出由于受SARS的影响，2003年3-6月间我国民航旅客运输量大约损失了1290.1万人次。 2003年~2008年民航客运量统计图

纵观2003年到2008年的客运量统计，我国民航客运量在2003年有一个明显的下降。由此可以看出外界干扰因素（突发事件）对航空运输业的影响。 二．气候条件及节假日等风俗习惯 接下来，我们通过对2005、2012年的客货运量进行分析，可以看出气候条件和节假日等风俗习惯对民航客货运量的影响。 2005年民航客货运量 指标月份客运量（亿人）客运周转量 （亿人公里） 货运量（亿吨）货运周转量 （亿吨公里） 1 0.09 136.13 23.29 5.84 2 0.10 145.40 16.81 4.48 3 0.10 151.4 4 25.89 6.72

2012年民航客货运量 1月3月5月7月9月11月 通过上述表格与图形中的数据可以看出，航空旅客运输在一年之中的淡旺季比较明显。航空公司的大部分客运收入于每年的下半年获取，其中7-10 月4 个月的收入占全年总收

入的40%。从月份来看，1-3 月、12 月为淡季，7-10 月为旺季，4-6 月、11 月为平季。这与气候和节假日等因素密切相关：1-3月为元旦以后，春节之前，居民的出行意愿较低；12月气候寒冷，旅客出行的几率也降低，故客运量较少。7-10月是为期两个月的暑假和国庆小长假，是旅客外出旅行的高峰时期，故客运量激增。2-6月、11月虽气候适宜，但没有什么集中的假期，故客运量不高也不低。季节性的特性使航空公司的客运服务收入及盈利水平随着不同的季节而有所不同。 同旅客运输一样，航空货物运输也在时间上存在一定的波动性，根据所在城市的航空货物属性，航空货物在时间上存在周期性和季节性。但是，不同于航空客运市场的波动规律性，货运市场的波动一般很难找到一个通用的规律，各个地方的货运波动性不一，一般取决于某地土特产的丰收期或某类货物的需求高峰期。与旅客运输不同的是，货物运输的不确定性要小很多，因为一般货物运输都是提前订舱，并提前交付航空公司货仓或机场的货仓进行检验和存储，临时变更的可能性较小。 三．国民经济发展

季节性时间序列分析方法

季节性时间序列分析方法 在经济领域中得到的观测数据一般都具有较强的随时间变化的趋势，如果是季度或月度数据又有明显的季节变化规律。因此研究经济时间序列必须考虑其趋势性和季节性的特点，既要考虑趋势变动，又要考虑季节变动，建立季节模型。 第一节 简单的时间序列模型 一、 季节时间序列 序列是季度数据或月度数据（周，日）表现为周期的波动。 二、随机季节模型 例1 假定t x 是一个时间序列，通过一次季节差分后得到的平稳序列，且遵从一阶自回归季节模型,即有 t s s t t t x B x x w )1(-=-=- 1t t s t w w 或 1(1 )s t t B w 将t w =t s x )B (-1代入则有 1(1)(1)s s t t B B x SARIMA(1,1,0) 更一般的情况，随机序列模型的表达式为 11(1 )(1)(1)s s S t t B B x B SARIMA(1,1,1) 第二节 乘积模型 值得注意的是t a 不一定是白噪声序列。因为我们仅仅消除了不同周期相同周期点之间具有的相关部分，相同周期而不同周期点之间的也有一定的相关性。所以，在此情况下，模型有一定的拟合不足，如果假设t 是),(q p ARMA 模型，则1(1)(1)s s t t B B x 式可以改为 1()(1)(1)()s s t t B B B x B 如果序列}{t x 遵从的模型为 ()() ()()s d D s s t t B U B x B V B （3.26） 其中ks k s s s B B B B U ΓΓΓ----= 2211)(

ms m s s s B B B B V H H H ----= 2211)( p p B B B φφΦ---= 11)( q q B B B θθΘ---= 11)( d d B )1(-=? D s D s B )1(-=? 则称（3.26）为乘积季节模型，记为),,(),,(q d p m D k ARIMA ?。如果将模型的AR 因子合MA 因子分别展开，可以得到类似ARMA ),(q ms p ks ++的模型，不同的是模型的系数在某些阶为零，故),,(),,(q d p m D k ARIMA ?称为疏系数模型。 关于差分阶数和季节差分阶数的选择，是试探性的。可以通过考察样本的自相关函数来确定。一般情况下，如果自相关函数缓慢下降同时在滞后期为周期s 的整倍数时出现峰值，通常说明序列同时有趋势变动和季节变动，应该做差分和季节差分。如果差分后的序列所呈现的自相关函数有较好的截尾或拖尾性，则差分阶数是适宜的。 对于乘积季节模型的阶数识别，基本上可以采用Box-Jenkins 的方法，考察序列的样本自相关函数和偏自相关函数。如果样本的自相关函数和偏自相关函数表现为既不拖尾又不截尾，在滞后期为周期s 的整倍数时出现峰值，则建立乘积季节模型是适应的，同时SAR 算子)(s B U 和SMA 算子)(s B V 的阶数也可以通过自相关函数和偏自相关函数的表现得

季节性施工方案80398

一 一、冬季施工方案 冬季施工准备 进入冬季后，及时安排资料员进行气温检测并做记录，与气象部门预先联系，防止寒流的突然袭击。 在进入冬季施工前，编制详细的冬季施工方案并组织人员学习冬季的施工程序及方法。 在严寒来临前，由材料员负责将保温用品采购到库。 工地内所有的供水管道全部应放在冰冻线以下，外露部分不用水时应临时放空或做好保温措施。避免冻裂，影响施工。 预先通知冬季施工砂浆配合比，提前二周送监理审批。 冬季施工的安全与防火 冬季施工时，施工现场的周这道路及地下室的坡道应有防滑措施。 雪后应立即进行检查，必须将脚手架上的积雪清扫干净，并检查马道平台，如有松动下沉现象，要及时处理。 冬季天气寒冷干燥，对施工现场的木工棚，易燃易爆品仓库应加强管理。 晚上加班，因天气寒冷，职工容易点火取暖，项目部必须指派专人进行值班检查。 电源开关，控制箱等设施要加锁，并设专人负责管理，防止漏电触电。 二、雨季施工方案 本市雨水较多，时常有巨大、连续暴雨，所以雨季也必须做好准备，以防不测。根据本公司经验，应着重做好以下事项：编制施工组织计划时，要根据雨期施工的特点，不宜在雨期施工的分项工程提前或拖后安排，对必须在雨期施工的工程制定有效的措施。 合理进行安排。做到晴天抓紧室外工作，雨天安排室内工作，尽量缩小雨天室外作业的时间和工作面。 做好现场排水，施工现场的道路，设施性质做到排水畅通，尽量做到雨停水干，尤其是要防止地面水排入地下室。 原材料、成品、半成品的防雨。水泥应放在室内按“先收先发、后收后发”的原则，避免久存受潮而影响水泥的活性。木地板等易受潮变形半成品应在室内堆放，其它材料也应注意防雨及材料四周排水。 在雨期前应做好现场房屋、设备的排水防雨措施。 备足排水需用的水泵及有关器材，准备适量的塑料布，油毡等防雨材料。 现场道路发生水渍现象，为防地表水进入基坑，将在临近道路做挡水墙。 二、炎热天气施工措施 炎热的夏季要做好防暑降温工作。

第三讲 平滑技术和季节调整

三 平滑技术和季节调整 【实验目的与要求】 1. 准确掌握平滑技术和季节调整的各种形式和方法原理。 2. 熟练掌握运用Eviews 软件进行平滑和季节调整。 3. 学会利用加法模型和乘法模型对样本序列进行季节调整。 4. 熟练掌握运用指数平滑方法对样本序列进行外推预测。 5. 在老师的指导下独立完成实验，得到正确的结果，并完成实验报告。 【实验准备知识】 平滑技术，是消除或至少减少时间序列短期波动的一个手段。这样做不仅可以使我们容易识别序列的趋势和周期变动类型，而且平滑后进行直觉的分析也会简单。季节调整是平滑的一种特殊形式，它消除时间序列季节波动的影响，更好地反映时间序列的运动规律。 1. 简单移动平均方法 对于时间序列t y ，n 期简单移动平均公式为： )(~111 +--+++=n t t t n t y y y y Λ （3.1） 其中，t y ~ 为简单移动平均平滑后的序列，n 为移动平均的期数。

n 期简单移动平均应用非常广泛，比如在股票投资分析中，经常看到的5日均线、10日均线、30日均线，都是为了更好地看清股价的走势，而对股价序列进行的平滑方法。当然，n 越大，平滑的程度越高，越能体现长期的趋势。 2. 季节调整 季节变动是指以一年为一个周期的变化。时间序列的季度、月度观测值常常出现季度或月度的循环变动。这种变动的影响因素主要是四季更迭，还有人文或制度等方面的因素。季节变动往往会掩盖经济发展的客观规律，妨碍我们对某些问题的认识。因此，通常在利用季度或月度数据进行分析之前，我们需要对时间序列进行季节调整。 传统的时间序列分析把时间序列的波动归结为四大因素：趋势变动（L ）、季节变动（S ）、循环变动（C ）、和不规则变动（I ）。循环变动指周期为数年的变动，通常指经济周期。不规则变动即随机变动。四种变动与原序列（Y ）的关系被概括成两种模型： 乘法模型 Y = LSCI （3.2） 加法模型 Y = L+S+C+I （3.3） 其中，乘法模型适用于L 、S 、C 相关的情形，比如，季节变动的幅度随趋势上升而增加。加法模型则适用于L 、S 、C 相互独立的情形。 季节调整的基本思路就是将季节变动S （季节因子，又称季节指数）从序列中去除。以乘法模型为例，首先，我们剔除长期趋势和循环变动的结合项L ×C ，我们 可以用移动平均t y ~ 作为L ×C 的估计值，因为我们可大致认为t y ~已无季节和不规则波动。这里的t y ~ 是中心化的移动平均，即 ???++++++++=--++-+，季度数据，月度数据4/)5.05.0(12/)5.05.0(~211266t t t t t t t t t Y Y Y Y Y Y Y Y y ΛΛ （3.4） 然后，我们用原序列除以L ×C 的估计值t y ~ 就得到季节和不规则变动的结合项S ×I 的一个估计： t t t z y y I S C L I C S L ==?=????~ （3.5） 下一步尽可能从t z 中彻底消除I ，得到季节因子S 。由于对同一月份或季度的季节和不规则变动的结合项进行平均将大体上消除不规则变动，于是我们对S ×I 同

时间序列季节性分析spss

表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。

选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。 一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。 具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。 图1 “Sequence Chart”对话框

从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加而加大。 二、模型的估计 （一）、季节性分解模型 根据时间序列特点，我们选择带线性趋势的季节性乘法模型作为预测模型。 1、定义日期 具体操作为：依次单击菜单“Data→Define Date”，打开“Define Date”对话框，在“Cases Are”列表框选择“Years，months”的日期格式，在对话框的右侧定义数据的起始年份、月份。定义完毕后，单击“OK”按钮，在数据集中生成日期变量。 图3 “Define Date”对话框 2、季节分解 具体操作为：“Analyze→Forecasting→Seasonal Decomposition”打开“Seasonal Decomposition”对话框，将待分析的序列变量名选入“Variable”列表框。在“Model Type”选择组中选择“Multiplicative”模型；在“Moving Average Weight”选择组

道岔季节性调整注意事项2

道岔季节性调整注意事项 目的|：防止天气变化道岔调整不当出现故障 一．基本情况 客专道岔自上道一年多以来，逢天气变化出现多起道岔因调整不当出现故障，其故障主要表现为打空转和卡缺口两类由于夜间作业的特点简单的2MM,4MM试验并不能完全保证白天的正常使用。按标调整及根据天气变化尖轨爬行量进行适当加减密贴才能适应季节变化。需要从以下几个方面进行: 二．尽量减少道岔因调整不当而产生的附加阻力 1.锁闭框与锁闭杆摩卡产生阻力 检查方法。观察锁闭杆两侧及锁钩表面是否有明显磨痕（及检查左右上下是否存在阻力）调整方法：锁闭杆摩卡可将锁闭框左右调整保证锁闭杆在锁闭框中间 锁钩磨痕说明锁闭框安装不正可摆正后在密贴位置紧固螺栓，如果由于材质原因不正可在锁闭框与基本轨低侧加垫或打磨基本轨不规则位置。 2.转辙机与动作杆，外锁装置不方正（及转辙机拉力不能完全输出） 检查方法：观察转辙机与动作杆，外锁装置是否三位一体在同一直线上 用水平尺对转辙机进行检查是否水平 调整方法：三位一体调整2MM以内可移动转辙机2MM以上可移动安装装置 水平调整对转辙机调整水平支撑或进行加减垫片标准保证尽量水平情况下外高内低水平高不超2MM为宜 3多机牵引不同步产生附加阻力 检查方法：一听声音动作一致时接点到位发出声音基本一致 二测试开口及锁闭量（防止测试出假开口） 调整标准：保证锁闭量大小同边偏差不大于2MM 4.尖轨滚轮作用力不一致防跳滚轮过紧产生附加阻力 检查方法：一听声音尖轨动作过程是否异响二观察滚轮上有无磨痕及磨痕程度三按标测试 三．预防温度变化表示杆卡缺口 1.检查表示杆方正 2.检查表示杆销子是否旷动 3.检查表示杆叉头铁处能否在鼓形销上来回移动不别卡 调整:可调整尖轨L铁使内外表示杆水平方正 销子旷及时更换 调整缺口时在叉头铁一端用扳手固定防止表示杆别卡叉头铁

时间序列季节性分析spss教学资料

时间序列季节性分析 s p s s

表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。

01/01/1982 183 01/01/1986 318 01/01/1990 472 02/01/1982 218 02/01/1986 374 02/01/1990 535 03/01/1982 230 03/01/1986 413 03/01/1990 622 04/01/1982 242 04/01/1986 405 04/01/1990 606 05/01/1982 209 05/01/1986 355 05/01/1990 508 06/01/1982 191 06/01/1986 306 06/01/1990 461 07/01/1982 172 07/01/1986 271 07/01/1990 390 08/01/1982 194 08/01/1986 306 08/01/1990 432 选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。 一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。 具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。 图1 “Sequence Chart”对话框

季节性预测法

季节性预测法 所属分类：商业术语商业词语 添加摘要 目录[隐藏] 1 【摘要】 2 【关键词】 3 【Abstract】 4 【Keywords】 5 1引言 6 3应用实例 季节性预测法-【摘要】 目的：探讨季节性疾病的建模预测问题。方法：多段函数残差辨识的灰色建模方法。结果：经后验差比值和小误差概率检验知该模型预测精度为第一级“好”。结论：实例证明该模型有计算简便、对资料要求不严、适应范围较宽、残差信息利用率及拟合预测精度较高等特点，可用于季节性疾病发病时间序列的建模预测。 季节性预测法-【关键词】 多段函数残差辨识残差信息季节性序列建模预测TheApplicationoftothePartionalFunctionIdentificationGrayMethodinthepredictionoftheseasonald isease Yukaiwen（TheMachengCentersforDiseaseControlandPrevention,HubeiProvince438300,China） 季节性预测法-【Abstract】 Objective:toexplorethemodelingandpredicatingprobleminseasonaldistributioncharacteristicdisea se Method:applytothePartionalFunctionIdentification′sgraymodelingmethodResults:theforecastprecisionisthefirst-grade“good ”byposteriorerrorratioandsmallerrorprobabilitytestknowledgethat,Conclusion:Theexampleprovedt hismodelhasthecomputationtobesimple,islaxtothematerialrequest,theadaptationscopeiswide,the highutilizationrateofresidualinformationandthefittingprecisionishigheretc,canbeusedforthemodel ingforecastintheseasonaltime-seriesoftheinfectiondisease． 季节性预测法-【Keywords】partionalfunctionidentificationresidualinformationseasonalseriesmodelingforecast 季节性预测法-1引言 受流行因素的影响，大多数疾病的发病时间序列都呈现出季节性与周期性特征。对这类资料进行定量分析，如用线性回归模型、随机时间序列模型和单区间GM（1,1）模型进行预测，则模型都仅考虑了序列的增长趋势性，而忽视了疾病发生时间序列的季节性与周期性特征，这显然不是我们期望的，而另外一些模型如比例波动模型、ANN模型等也仅考虑了疾病的季节性特点，却忽视了序列的趋势性特征。这同样使我们很难得到理想的预测结果。针对这

季节性时间序列分析方法

第七章季节性时刻序列分析方法 由于季节性时刻序列在经济生活中大量存在，故将季节时刻序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时刻序列模型、乘积季节模型、季节型时刻序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时刻序列的变化包含专门多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。关于这各时刻数列我们能够讲，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更紧密。 一、季节性时刻序列 1．含义：在一个序列中，若通过S个时刻间隔后呈现出相似性，我们讲该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时刻序列，那个地点S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往能够从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时刻序

列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理方法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847） 关于如此每一个子序列都能够给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。然而这种做法不可取，缘故有二：（1）S个子序列事实上并不相互独立，硬性划分如此的子序列不能反映序列{} x的总体特 t 征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：假如把每一时刻的观看值与上年同期相应的观看值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化），在经济上，确实是

季节性施工方案(全)

冬季施工 施工安排 从总体安排上，将不宜冬季施工的工程避开冬季施工，以免增加费用，影响质量。由于种种原因非在冬季施工工程必须采取冬季施工措施，以确保工程质量。 冬季施工保证措施 线路所处地区在冬季对施工如：砼浇注、浆砌圬工等一般不会受到大的影响。但当气温达到冬季施工条件时，应采取必要的防护措施，严格控制温度的测量、外加剂的试验与管理。 1、施工现场在入冬前建立测温组织，每日对大气温度、混凝土温度、砂浆温度进行观测。项目技术人负责本工程的测温工作，并派专人测温。专职测温人员要认真负责，测试数据真实可靠。 2、测温时间和所测温度值详细记录，整理归档。每天、每施工段停止测温后，由技术员审阅测温记录签字后交技术负责人审查。技术员定期将测温记录归入档案，以备存查。 3、测温人员保持与供热、保温人员联系，如发现供热故障或保温措施不当使温度剧变化或降温过快等情况，立即向技术负责人报告进行处理。 4、水源及消火栓提前做好保温工作，防止受冻；暂设工程的水管、供热管在入冬前做好保温维持工作，保证冬季施工时能正常供水供热。 5、冬季施工的外加剂，其技术指标必须符合相应的质量标准，并由产品合格证。并补做试验，确认合格后方准使用。 6、新品种外加剂，应做掺外加剂混凝土和空白混凝土强度对比试验及其它有关外加剂性能的对比试验。 7、混凝土搅拌用水的加热温度控制60～80度之间。温度超过80度的水避免与水泥直接接触。 8、混凝土的出机温度一般不低于20度，并根据其运输方式和运输距离予以调整部位。 9、混凝土未达到受冻临界强度前不得拆除保温设施。施工员根据试验结果填写混凝土拆摸申请，报项目技术负责人批准，否则不准拆摸。重点及特点要求的部位进行拆摸强度验算 季节性施工措施 本工程的基础、主体施工阶段在冬季。砌体、装修在冬雨季。由于冬雨季特殊的低温季节特点，对工程施工的进度、工程质量造成较大的影响，必须在各项作业指导书中作为重点进行阐述，采取适当的措施确保工程目标的实现，简述如下： 一、冬季施工措施 1、对现场全体参战人员进行冬季施工技术及安全措施交底。 2、冬季施工混凝土时，采用普通硅酸盐水泥，并在混凝土内掺加早强剂和减水剂。 3、混凝土在浇筑前，应清除钢筋上的冰雪和污垢。浇筑完的混凝土表面及时进行保温覆盖。 4、模板和保温层，应在混凝土冷却到5℃后方可拆除。当混凝土与外界温差大于20℃时，拆模后的混凝土表面应临时覆盖，使其缓慢冷却。 5、遇水浸泡后受冻的砖不能使用。 6、砖胎模砌筑时，当气温在零度以上普通粘土砖可适当浇水湿润，浇水不宜过多，且随浇随用，砖表面不得有游离水。 7、砂浆采用普通硅酸盐水泥拌制，拌制砂浆的砂子不得含冰块或直径大于lcm冻结块，石灰膏应防止冻结，如已冻结应经融化后方可使用。 8、砌筑时不准随意往砂浆内加热水，砂浆应随拌随用，不要积存过多，以免冻结。 9、当日施工完后，必须在表面覆盖保湿材料。 10、在拌合的砼中掺入MS-F低温早强剂，早期强度可提高2.5倍，7d可达到设计强度，后期强度提高30％左右，对砼原材料进行预热。

季节性人群分析

季节性人群分析 一、高中生咨询者分类 1、不参加高考 2、参加高考（明确考不上） 3、参加高考（在考上与考不上之间徘徊） 4、参加高考（一定能考上） （7月份咨询的重点关注对象是第一类和第二类，第三类人群咨询的会多，但是不好把握，或者说最容易出现反复，报名周期较长，所以需要咨询师对于这类咨询者集中建档，设定长期跟踪回访计划，8、9月份开始将是这类咨询者报名的高峰期，也将是收获期。咨询师在咨询高考生时，在成绩没出来之前，一定要了解其模考成绩及预测成绩。） 二、高中生咨询的关键时间点 6月9日~6月15日估分 6月28日~7月5日公布分数及填写志愿 7月15日~8月15日本专科录取阶段 三、高中生咨询者关注点---选学校（主） 1、是否有学历 2、学校是否正规，是国家办学还是民办院校 3、学校规模大不大，学校环境好不好 4、学校是否有知名度 5、学校管理是否严格 6、证书认可度是否高，属于什么性质的证书 7、毕业之后是否包分配 四、高中生咨询者关注点---选专业（次) 1、专业是否是目前流行的 2、专业是否体面，收入是否高 备注:咨询者及家长对于专业设置不了解，选专业比较盲目，易受他人影响，与其社会阅历有很大关系 五、高中生咨询者咨询思路－－内容 1、了解咨询者的高考情况和下一步的学习计划 2、引导咨询者认识到高中生继续学习的必要性 3、根据咨询者的学习计划进行客观的分析 4、分析社会企业用人的情况，及就业的现状 5、帮咨询者“算帐”：从费用到回报 6、介绍职业教育的优势，特别是国家的相关支持政策 7、给学习者建立信心，介绍成功案例，畅想四年后与同龄人相比不同的生活的状态 8、介绍新华电脑教育的背景及各方面的优势 9、介绍获得学历的几种方式，强调掌握技术的重要性 10、打预防针：周围环境带来的不同影响 11、利用高中的的群体特点和从众心理，做好口碑转介绍 六、电话常见问题 1、追问价格 应对方法：第一次上升品牌价值，提高学校正规性，根据家长态度和反映可适当说明收费范

第二讲 宏观经济指标的季节性分析

第二讲宏观经济指标的 季节性分析 对外经济贸易大学 金融学院金融工程系黄晓薇 xwhuang@https://www.wendangku.net/doc/e512469361.html,

本讲参考教材 《时间序列X12-ARIMA季节调整——原理与方法》 《时间序列X12ARIMA季节调整原理与方法》?中国人民银行调查统计司，中国金融出版社，2006 《计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例》高铁梅（主编）清华大学出版社2006 ?高铁梅（主编），清华大学出版社，2006 《时间序列分析及应用R语言》 《时间序列分析及应用——R语言》 ?Jonathan D. Cryer Kung-Sik Chan，机械工业出版社，2011

时间序列的构成 （Long term trend）， 长期趋势（Long term trend），T。 ?描述序列中长期运动趋势 （Cyclical component） 循环分量（Cyclical component），C。 ?描述序列中不同幅度的扩张与收缩，且时间间隔不同的循环变动。 经济问题中常指一年以上的起伏变化。 经济问题中常指一年以上的起伏变化 ?实际测算难度较大，因此将循环和趋势放在一起不加区分。 （S l t） 季节分量（Seasonal component），S。 ?描述序列中一定周期的重复变动，周期常为一年，一季，一周等。 不规则分量（Irregular component），I。 ?描述随机因素引起的变动，常带有偶然性由于各种因素引起变化相互抑制抵消，变动幅度常较小。

1800 TREND Y 1.10 时间序列的构成

时间序列的构成 趋势 X t 循环或者季节性 随机 time

棕榈油季节性分析报告

棕榈油期货价格的季节性走势特征分析 (2013-12-12 16:17:19) 1、用途： 无论是国还是国外，都以食用为主，约占总消费量的70%左右。目前已成为世界上最 广泛使用的工业煎炸油，大量地用于薯条、膨化食品和方便面的生产过程中。工业用途占总消费量的比重相对较小（20%左右），主要用于制造肥皂、硬脂酸及甘油。生物燃料成为了未来的新增长点。 2、生产 东南亚是最大产区，其中印尼和马来西亚是全球最主要的棕榈油生产国，2007/2008年 度，两国产量分别占世界总产量的44.2%和42.7%，占绝对主导地位。 目前在世界油脂贸易领域，棕榈油通常引导着大豆油，在出口市场上处于领导地位。 3、消费 消费量超过100万吨的主要消费国有中国、印尼、欧盟、印度、马来西亚和巴基斯坦，这些国家的消费量占全球消费总量的60%，其中，中国是第一消费大国，2007/2008年度，占全球的13.7%。 中国、印度、欧盟和巴基斯坦是全球进口量最大的前四个国家和地区，其中，中国一直是世界第一大进口国，年进口量超过500万吨。我国进口主要集中在马来西亚（66%）和印尼（33%）。 4、棕榈油的季节性： 我国消费以食用消费为主，其中24度精炼棕榈油为主要品种，占据的市场份额在60%以上。由于棕榈油的熔点比较高，因此其消费具有一定的季节性，夏季消费量比较大，冬季较小。 以往年份里,棕榈油消费具有一定季节性,一般夏季消费量比较大,冬季较少,这主要是因为棕榈油熔点高,在冬季容易凝结,不易于搀兑,因此出现夏旺冬淡状况。但近几年来随着棕榈油分提技术的快速发展,更低熔点的棕榈油开始进入冬季消费市场。 5、价格的影响因素： 产量：马来西亚和印尼两个国家的产量 库存：由于棕榈油具有不易长期保存的特点，一旦库存增加，价格往往会迅速走低。 需求：棕榈油在我国是仅次于豆油的第二大植物油品种，占国植物油消费总量的20%以上。随着在生物柴油领域的消费扩以及对其他植物油食用消费的替代增长，棕榈油的需求扩更加迅速，必然会对其价格产生巨大影响。 棕榈油期货是我国期货市场上市的第一个纯进口品种。棕榈油、豆油和菜籽油是目前国消费市场上三大主要植物油。棕榈油期货07年10月份在大商所上市后，与大商所去挂牌交易的豆油期货和商所挂牌交易的菜籽油期货，形成了完善的国油脂期货市场。榈油期货价格影响因素众多，比