eveiws季节调整的操作

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1,使用eviews6软件
2,看高铁梅的那本书,第二版
3,看统计局的那个课件
4,最后按照要求操作的会出现一个结果
我把这个结果传上来,供大家分享

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关键词：Eveiws eveiw 季节调整 EVE Eviews6 统计局 软件

做个广告,如果有需要我替进行x-12-AMIMA季节调整的
收费,每个序列1000币.
我大概看了两天才掌握的.
如果是其他形式的调整,比如HP滤波,BP滤波或者指数平滑,那就便宜了,100币以内都可以搞定.

如果只有五年的月度数据，使用内置的5个ARIMA模型，最后三年的MAPE都在30%左右，你有社么建议？比如这些数据：
2008M01        17.419        12.979        13.219        13.653        19.142        29.027
2008M07        24.023        20.094        17.76        17.513        17.333        18.416
2009M01        13.335        16.893        21.677        21.943        22.555        18.413
2009M07        17.435        16.977        18.167        19.206        15.903        13.284
2010M01        14.326        24.361        29.829        32.193        26.535        23.543
2010M07        24.558        26.868        29.887        28.652        24.100        19.548
2011M01        17.787        27.307        42.832        56.267        43.019        34.447
2011M07        32.181        34.719        45.990        60.49        58.647        41.532
2012M01        36.761        40.983        54.490        61.383        55.242        41.647
2012M07        40.994        45.723        57.797        55.868        43.323        25.997

Model   1: (0 1 1)(0 1 1)

Average absolute percentage error in within-sample forecasts:
  Last year:  25.73      Last-1 year:  27.27     Last-2 year:  56.86
  Last three years:   36.62

  Chi Square Probability:    17.04%

  Nonseasonal MA parameter estimates:    -0.347
  Seasonal MA parameter estimates:        0.189


MODEL   1 REJECTED:
   Average forecast error >  15.00%


Model   2: (0 1 2)(0 1 1)

Average absolute percentage error in within-sample forecasts:
  Last year:  23.07      Last-1 year:  27.88     Last-2 year:  58.36
  Last three years:   36.44

  Chi Square Probability:    13.74%

  Nonseasonal MA parameter estimates:    -0.384  -0.047
  Seasonal MA parameter estimates:        0.196


MODEL   2 REJECTED:
   Average forecast error >  15.00%


Model   3: (2 1 0)(0 1 1)

Average absolute percentage error in within-sample forecasts:
  Last year:  30.16      Last-1 year:  24.89     Last-2 year:  40.65
  Last three years:   31.90

  Chi Square Probability:    51.70%

  Nonseasonal AR parameter estimates:     0.382  -0.342
  Seasonal MA parameter estimates:        0.251


MODEL   3 REJECTED:
   Average forecast error >  15.00%


Model   4: (0 2 2)(0 1 1)

Average absolute percentage error in within-sample forecasts:
  Last year:  70.68      Last-1 year:  52.65     Last-2 year: 132.03
  Last three years:   85.12

  Chi Square Probability:    22.74%

  Nonseasonal MA parameter estimates:     0.643   0.355
  Seasonal MA parameter estimates:        0.169


MODEL   4 REJECTED:
   Average forecast error >  15.00%
  Evidence of nonseasonal overdifferencing.


Model   5: (2 1 2)(0 1 1)

Average absolute percentage error in within-sample forecasts:
  Last year:  20.45      Last-1 year:  25.47     Last-2 year:  28.57
  Last three years:   24.83

  Chi Square Probability:    21.01%

  Nonseasonal AR parameter estimates:     1.006  -1.000
  Nonseasonal MA parameter estimates:     0.794  -0.708
  Seasonal MA parameter estimates:        0.985


MODEL   5 REJECTED:
   Average forecast error >  15.00%
  WARNING: Evidence of seasonal overdifferencing (see message below).


               None of the models were chosen.

primmxz 发表于 2013-9-10 19:14
做个广告,如果有需要我替进行x-12-AMIMA季节调整的
收费,每个序列1000币.
我大概看了两天才掌握的.

1.不好意思，穷人，目前只有300来个论坛币，可以给你一部分。
2.这个操作过程我也基本了解，试了多次没有合适的模型，想听听您的建议。
谢谢。

swjtugsz 发表于 2013-9-11 11:49
1.不好意思，穷人，目前只有300来个论坛币，可以给你一部分。
2.这个操作过程我也基本了解，试了多次没有 ...

你的ARIMA模型的参数设置太乱了,
目前最好不要自己随便设定
eviews默认的是(0 1 1) (0 1 1)
而且这种效果很多

不是自己设定的，EVIEWS其实有5种备选模型的，在X12a.mdl可以看的到的。我想看看哪种模型最好，结果发现模型都不怎么好。
数据量确实太少。

swjtugsz 发表于 2013-9-11 13:21
不是自己设定的，EVIEWS其实有5种备选模型的，在X12a.mdl可以看的到的。我想看看哪种模型最好，结果发现模型 ...

不是你这样设定的,eviews的5种备选不是说哪种都可以试一试
ARIMA模型的选择是用来进行补值的,可以说,在两端进行补值,
也许只有一个方法比较好,而不是说随便哪个方法都可以的
我上面的(0 1 1) (0 1 1)是默认的选择,除非你得到的SA结果非常不好,
才有必要回过头来进行调整.

primmxz 发表于 2013-9-11 18:33
不是你这样设定的,eviews的5种备选不是说哪种都可以试一试
ARIMA模型的选择是用来进行补值的,可以说,在两 ...

首先感谢您的热心帮助。

其实我也是病急乱投医，用缺省模型算出来的结果实在惨不忍睹，就想调整一下，看到下面还有几个模型，就试一下，因为我看到一篇论文中，提到确定ARIMA模型形式的三个准则，其中最后三年MAPE必须小于15%。计算出来的结果就是上面那个样子。

也就是说这套数据，用ARIMA模型来建模，在这个准则上都通不过，就没有进行下面的SA结果判断和检验。现在正发愁，该用什么方法进行建模呢？

如果您有好的建议，望不吝赐教。

你可以加个附件，标价100个论坛币，我来购买。多了我也出不起，有些时候还想下点别的资料需要使用。

swjtugsz 发表于 2013-9-11 19:19
首先感谢您的热心帮助。

其实我也是病急乱投医，用缺省模型算出来的结果实在惨不忍睹，就想调整一下， ...

季节调整模型我觉得就像面板单位根检验一样,
找个能通过的,就可以了,
统计局的那个PPT上已经说了,
使用F.3的选项就可以了
那如果你真要画个频谱分析,
看看红色和黑线是不是真的落在峰值上,
有时候也不一定.

我看王群勇老师的stata 12做出来的效果
他还是进行了春节的节日调整的,结果也差不多都是落在峰值附近上.

我之前用stata软件把高铁梅的核心算法计算了一下,最大的问题就是缺失值
但是补值的情形,高老师也在书中说了,是用ARIMA模型来进行的
用过ARMA的人都知道,这个玩意很大程度上取决于你的lag和lead

数据是10年和数据是12年,那结果都是不一样的.

我倒是建议你选长些的数据,然后一点点的截取到你满意的

最后,多谢你的100币