基于频域的X-13ARIMA-SEATS季节调整过滤器诊断

摘要：

本文从频域角度对X-13ARIMA-SEATS季节调整程序的对称和并行过滤器进行研究,考察不同的模型非季节和季节移动平均参数以及不同过滤器长度对平方增益函数和相位延迟函数的影响,并以中国采购经理人指数(PMI)和居民消费价格指数(CPI)季节序列诊断为例,从频域角度比较X-11和以ARIMA为基础的AMB方法的平方增益函数和相位延迟函数来选择更优的季节调整方法.研究结论为:①非季节移动平均参数增大时,两种过滤器平方增益函数有下降趋势,季节移动平均参数增大时,平方增益函数有上升趋势.长度较短的过滤器波动更剧烈,季节频率上波谷宽度更宽.②季节移动平均参数越大时,相位延迟函数震荡越剧烈,非季节移动平均参数越大时,季节频率上的相位延迟增大.单个非季节频率区间内相位延迟函数与平方增益函数有反向关系.③AMB方法在非季节频率区间上的增益函数比X-11方法更趋于1,过滤器的凹槽比X-11方法更窄,且频率分量的相位失真更小,在PMI季节调整中更好;X-11方法对称过滤器的平方增益函数更小且更趋于1,在非频率区间上的相位延迟函数比AMB方法更小,更适用CPI的季节调整.④与传统季节调整质量诊断相比,频域诊断在估计季节成分的稳定性和过滤器的延迟特性方面具有优势,在季节调整方法选择时可综合两方面的结论.

关键词：季节调整、X-13ARIMA-SEATS、频域分析、诊断

所属期刊栏目：35

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家社会科学基金项目“时间序列分解与中国经济下行压力下风险识别及预警研究”16BJY014

在线出版日期：2018-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：116-128