【图文】第02章
经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法(2015)_百度文库
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经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法(2015)
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对某一序列进行X12调整后出现这个，寻求大家帮助，万分感谢
Reading input spec file from C:\USERS\EVX12TMP.spc
&&Reading data from C:\USERS\EVX12TMP.DAT
& && && && && &U. S. Department of Commerce, U. S. Census Bureau
& && && && && && &&&X-12 monthly seasonal adjustment Method,
& && && && && && && && && &&&Release Version 0.2.9
& && && &&&This method modifies the X-11 variant of Census Method II
& && && &&&by J. Shiskin A.H. Young and J.C. Musgrave of February, 1967.
& && && & and the X-11-ARIMA program based on the methodological research
& && && &&&developed by Estela Bee Dagum, Chief of the Seasonal Adjustment
& && && && &and Time Series Staff of Statistics Canada, September, 1979.
& && &Primary Programmers: Brian Monsell, Mark Otto
& &&&Series Title- M1R
& &&&Series Name- M1R
& &&&11/29/15& & 16:49:42.07
& && &&&-Period covered-&&1st month,1994 to 12th month,2007
& && &&&-Type of run - multiplicative seasonal adjustment
& && &&&-Sigma limits for graduating extreme values are 1.5 and 2.5 .
& && &&&-3x3 moving average used in section 1 of each iteration,
& && && &3x5 moving average in section 2 of iterations B and C,
& && && &moving average for final seasonal factors chosen by Global MSR.
& && &&&-Spectral plots generated for selected series
& && &&&-Spectral plots generated for series starting in 2000.Jan
FILE SAVE REQUESTS (* indicates file exists and will be overwritten)
&&C:\USERS\EVX12TMP.d11&&final seasonally adjusted data
&&C:\USERS\EVX12TMP.out&&program output file
&&C:\USERS\EVX12TMP.err&&program error file
& && &&&M1R& && && && &PAGE& &1, SERIES M1R
& &&&Contents of spc file C:\USERS\EVX12TMP.spc
& && &1: series{
& && &2: & & & & title = &M1R&
& && &3: & & & & start = 1994.1
& && &4: & & & & name = &M1R&
& && &5: & & & & file = &C:\USERS\EVX12TMP.DAT&
& && &6: }
& && &7:&&
& && &8: x11{
& && &9: & & & & sigmalim = (1.5,2.5)
& &&&10: & & & & print = ( +ftestd8 +residualseasf +x11diag +qstat +specsa +specirr)
& &&&11: & & & & save = ( D11)
& &&&12: & & & & savelog = (q,q2,fb1,fd8,msf)
& &&&13: }
& &&&14:&&
& && &&&M1R& && && && &PAGE& &2, SERIES M1R
A 1&&Time series data (for the span analyzed)
&&From&&1994.Jan to 2007.Dec
&&Observations& && &&&168
-----------------------------------------------------------------------------
& && && && && &Jan& && &Feb& && &Mar& && &Apr& && &May& && &Jun
& && && && && &Jul& && &Aug& && &Sep& && &Oct& && &Nov& && &Dec& && &&&TOTAL&&
-----------------------------------------------------------------------------
&&1994& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &3.
&&1995& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &3.
&&1996& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &2.
&&1997& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &3.
&&1998& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &1.
&&1999& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &2.
&&2000& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &2.
&&2001& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &2.
&&2002& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &2.
&&2003& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &2.
&&2004& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &2.
&&2005& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &1.
&&2006& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &2.
&&2007& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && && && &3.
&&AVGE& && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
& && && && && &&&0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.& && & 0.
&&Table Total-& && &&&29.81& &Mean-& && & 0.18& &Std. Dev.-& && & 0.05
& && && && && && && && && && &Min -& && & 0.09& && &&&Max -& && & 0.32
& && &&&M1R& && && && &PAGE& &3, SERIES M1R
C 17&&Final weights for irregular component
&&From&&1994.Jan to 2007.Dec
&&Observations& && &&&168
&&Lower sigma limit& & 1.50
&&Upper sigma limit& & 2.50
-----------------------------------------------------------------------------
& && && && && &Jan& && &Feb& && &Mar& && &Apr& && &May& && &Jun
& && && && && &Jul& && &Aug& && &Sep& && &Oct& && &Nov& && &Dec& && && &S.D.&&
-----------------------------------------------------------------------------
&&1994& && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&8.2
&&1995& && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && &0.0& && && &&&8.2
&&1996& && &&&100.0& &&&34.5& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && && &26.2& && &0.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&8.2
&&1997& && &&&100.0& && &0.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && &0.0& && && &&&8.2
&&1998& && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && &0.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&8.4
&&1999& && && & 0.0& && &0.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&7.2
&&2000& && &&&100.0& && &0.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&6.9
&&2001& && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& &&&29.2& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&6.0
&&2002& && &&&100.0& & 100.0& &&&97.0& & 100.0& && &0.0& &&&91.6
& && && && && & 0.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&5.4
&&2003& && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&4.9
&&2004& && && & 0.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& &&&66.9& & 100.0& & 100.0& && && &&&4.5
&&2005& && && & 0.0& && &0.0& && &0.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&4.0
&&2006& && && & 0.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&4.0
&&2007& && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0
& && && && &&&100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& & 100.0& && && &&&4.0
& && &&&M1R& && && && &PAGE& &4, SERIES M1R
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遇到了同样的问题。。。
我换了正版的就能行了
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论坛法律顾问：王进律师【图文】_经济时间序列的季节调整_百度文库
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_经济时间序列的季节调整
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用eviews做X-12 ARIMA季节调整，一直出现youcant run census x11/x12 from a shared directory which has spaces in its name。
如果有这样的问题是因为你的安装路径中有空格，如“Program空格Files”是不行的，&Eviews空格8&也是不行的，意思是Eviews所在路径中不能有一个空格，我自己实验了一下，把两个文件名的空格都改了，结果可以用了
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分析的有道理
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学术水平 + 2&
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希望楼主分享更多其他问题及解决方案啊
你好，想问一下如何出来谱线图？我做出来只有报告~急求 多谢了！
薰衣草Ge 发表于
你好，想问一下如何出来谱线图？我做出来只有报告~急求 多谢了！你说的谱线图是四个分解序列的图么？选中workfile中出现的AIRLN_TC AIRLN_SF AIRLN_SA AIRLN_IR 这四项，然后Quick-Graph-OK，multiple选multiple graphs，确定就行了。
ajigemergen 发表于
你说的谱线图是四个分解序列的图么？选中workfile中出现的AIRLN_TC AIRLN_SF AIRLN_SA AIRLN_IR 这四项， ...不是呢 是检验季节调整效果好不好的一个图，在最后一个框里面。
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论坛法律顾问：王进律师X12季节调整-学术百科-知网空间
X12季节调整
X12季节调整
用状态空间方法对时间序列进行分析研究见于80年代於的一些文章。日本数理统计研究所的K...该方法的季节调整效果与贝叶斯方法相仿，但计算量大大减少。此外状态空间法可实现趋势和循环部份的分离，这是其他季节调整方法无法实现的。设{Yt}为观察序
与"X12季节调整"相关的文献前10条
首先对中国体育用品制造业月度利润额季节调整的原因、季节调整方法的发展过程及应用状况进行了说明,引用国际上最新流行的X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS季节调整方法对国内体
建立一种基于结构时间序列模型的新的时间序列季节调整方法.首先,利用ARIMA模型研究时间序列的结构,根据序列的单整阶数(d)建立趋势循环分量的表达式,并在此基础上构建不同形式的结
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