季节性调整问题

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连老师：您好！

我在对一个数据集进行季节性调整，共有130多个变量，其中部分变量有季节性，人工无法判断哪些是需要做季节调整的。我尝试用tssmooth shwinters来做，对于那些季节性不明显的变量，迭代了16000次还没有收敛，非常浪费时间。麻烦您给指点一下：

（1）请问是手工一个一个的判断，还是用循环批量处理较好？哪个更有效率？
（2）在循环中如何依次调出所有变量？（数据集中变量命名不是很有规律）
（3）还有就是请问如何限定迭代次数？我想当超过一定的迭代次数后，如果还不能收敛的话就处理下一个变量。

十分感谢！教师节虽然刚过去，祝您在接下来的每一天愉快！

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关键词：季节性调整 季节性 winters winter smooth 命名 如何 手工

1. 如果变量较多，建议采用循环来处理；
2. 可以采用 foreach 语句，例如:
    order x1 x2 ... x100  // 需要smooth的变量依次列在这里
    foreach v of varlist x1-x100{  // 第一个变量-最后一个变量
      .... .....
    }
3. 有两种途径，参见 help tssmooth shwinters##maximize_options，一个是 iterate(#) 选项，可以直接限定搜索的次数；另一个是 tolerance(#) 选项，可以设定收敛判据。

谢谢连老师！我正在按您说的尝试。

另外想再请教一下：
（1）tssmooth shwinters出来的结果都可以采用吗？因为有的做出来RMSE特别大（又没有P值可做判断依据），是否意味着这些变量不适合用这个方法做季节调整？
（2）stata里除了“tssmooth shwinters”，还有其他方式可做季节性调整吗？
（3）stata里是否有一个已经存在的指针或通配符，能够直接从1到x索引所有的变量，这样针对全部变量的循环，只要直接引用这个指针或通配符就可以了？

1* 代表以 1 开头的所有变量，_all 代表内存中所有的变量。
前两个问题我也知之甚少，我主要做公司财务，很少用到 smooth 技术。