季节调整管理及外汇管理知识分析应用课件

季节调整简介及其在外汇收支分析中的应用1季节调整简介1主要内容

一、季节调整的作用二、季节调整方法与实证

(一)最日常的方法

(二)基本思想

(三)季节调整方法的主要发展三、使用季节调整的注意事项2主要内容2一、季节调整的作用主要目标：显现出经济指标的基本运行趋势。及时反映数据的短期变化，容易识别数据变化的转折点。增强数据的可比性，不同月度或季度之间的数据可以直接比较，环比也更有意义。把数据运行轨迹分解为长期趋势、季节趋势等不同部分，可以分别观察和评估。3一、季节调整的作用主要目标：3二、季节调整方法与实证月度货物贸易跨境收入和支出原始数据（亿美元）4二、季节调整方法与实证月度货物贸易跨境收入和支出原始数据（亿二、季节调整方法与实证最日常的方法——同比变化率月度货物贸易跨境收入和支出同比变化（%）5二、季节调整方法与实证最日常的方法——同比变化率5二、季节调整方法与实证季节调整基本思想1.时间序列数据组成长期趋势（L）：时间序列朝着一定的方向持续上升或下降，或停留在某一水平上的倾向，反映了数据的主要变化趋势。周期性趋势（C）：周期为一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波动。反映经济活动扩张和收缩交替的特征。季节性成分（S）：一年或更短的时间内，由于某种固定周期性因素，导致的数据有规律的周期性波动。包括四季变化等自然因素，生产、消费等经济活动因素，节日、假期等社会文化因素。不规则成分（I）：受各种偶然因素影响所形成的不规则波动。6二、季节调整方法与实证季节调整基本思想6二、季节调整方法与实证季节调整基本思想1.时间序列数据组成7时间序列组成部分长期和周期成分L&C季节性成分S不规则成分I基本长期趋势L周期性趋势C自然、生产、消费、假期等因素随机变动、异常值等影响因素二、季节调整方法与实证季节调整基本思想7时间序列组成部分长期二、季节调整方法与实证季节调整基本思想2.时间序列数据分解模型加法模型：假设时间序列成分之间的表现是相互独立的，即趋势周期的增长不会引起季节成分的增长。原始数据（Y）被表达为趋势、周期、季节和不规则成分的加总，即：Y=L+C+S+I。乘法模型:假设季节成分的变化幅度与趋势变化水平呈正比例关系。随着趋势增长，季节成分也增长；趋势下降，季节成分随之下降。原始数据（Y）被表达为趋势、周期、季节和不规则成分的乘积，即：Y=L*C*S*I8二、季节调整方法与实证季节调整基本思想8二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤从原始数据中分离出长期和周期趋势成分（L*C）:采用数据平滑技术可以尽可能的从原始序列Y中消除季节和不规则成分（S*I）。以月度货物贸易跨境收入和支出数据为例，由于季节周期为一年，一般采用12期移动平均的方法消除季节和不规则成分（S*I）9二、季节调整方法与实证季节调整基本思想9二、季节调整方法与实证季节调整基本思想2.季节调整基本步骤移动平均举例103期平均3期平均二、季节调整方法与实证季节调整基本思想103期平均3期平均二、季节调整方法与实证12期移动平均1113期平均二、季节调整方法与实证12期移动平均1113期平均二、季节调整方法与实证数据平滑后，货物贸易跨境收入、支出的季节和不规则成分（S*I）消除。当前时间序列数据只保留了长期和周期趋势（L*C）月度货物贸易跨境收入和支出长期和周期趋势（L*C）变动（亿美元）12二、季节调整方法与实证数据平滑后，货物贸易跨境收入、支出的季二、季节调整方法与实证现在利用原始数据（Y）逐项除以分离出的长期和周期趋势成分（L*C），可以得到季节和不规则成分指数（S*I）。即Y/L*C=L*C*S*I/L*C=S*I。月度货物贸易跨境收入和支出季节和不规则成分指数（S*I）（%）13二、季节调整方法与实证现在利用原始数据（Y）逐项除以分离出的二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤从S*I数据序列中分离出不规则成分（I）:测算月度货物贸易跨境收入季节成分（I）（%）14二、季节调整方法与实证季节调整基本思想14二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤月度货物贸易跨境收入季节成分指数（S）（%）15二、季节调整方法与实证季节调整基本思想15二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤月度货物贸易跨境支出季节成分指数（S）（%）16二、季节调整方法与实证季节调整基本思想16二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤根据季节成分指数（S）调整原始数据序列，得到季节调整后数据:将月度货物贸易跨境收入和支出原始数据（Y）逐项除以季节成分指数（S），得到季节调整后数据，此数据序列中只包含长期趋势、周期性趋势和不规则趋势，即Y/S=L*C*I。17二、季节调整方法与实证季节调整基本思想17二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤季节调整后月度货物贸易跨境收入和支出变动（亿美元）18二、季节调整方法与实证季节调整基本思想18二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤季节调整前月度货物贸易跨境收入和支出变动（亿美元）19二、季节调整方法与实证季节调整基本思想19二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展1954年，美国普查局率先开发了利用计算机程序对时间序列进行季节调整的模型，即X-1模型，随后每改进一次都以X加上序号表示，1965年美国普查局完善推出的X-11模型成为国际上比较流行的季节调整程序。加拿大统计局在X-11的基础上引入了ARIMA方法，形成了X-11-ARIMA模型。最突出的特点是ARIMA模型可以对原始时间序列进行处理，根据模型，对数据进行向前、向后预测和扩展，这就较好地解决了传统季节调整时最前端数据和最后端数据缺失的问题。美国劳工统计局在X-11-ARIMA模型基础上进一步完善推出X-12-ARIMA。20二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展20二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展利用人民银行软件对货物贸易跨境收入进行季节调整月度货物贸易跨境收入原始数据（亿美元）21二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展21二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展利用人民银行软件对货物贸易跨境收入进行季节调整季节调整后月度货物贸易跨境收入（亿美元）22二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展22二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展利用人民银行软件对货物贸易跨境收入进行季节调整月度货物贸易跨境收入长期和周期趋势（亿美元）23二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展23二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展利用人民银行软件对货物贸易跨境收入进行季节调整月度货物贸易跨境收入季节成分指数（%）24二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展24二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展利用人民银行软件对货物贸易跨境收入进行季节调整月度货物贸易跨境收入不规则成分指数（%）25二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展25二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展利用人民银行软件对货物贸易跨境收入进行季节调整季节调整前月度货物贸易跨境收入和支出变动（亿美元）26二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展26二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展利用人民银行软件对货物贸易跨境收入进行季节调整季节调整后月度货物贸易跨境收入和支出变动（亿美元）27二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展27三、使用季节调整的注意事项季节调整后的数据是计算出来的数据，不能反映统计期内的实际经济含义。时间序列数据的最新统计数据出来后，需要重新将其纳入原序列进行季节调整，所得结果与原季节调整结果会有所差异。由于季节调整容易导致时间序列中最早和最近的两端数据缺失，为弥补这一不足，一般都是以预测的方式向前向后扩展，这就使得最近的数据部分基于预测的结果，可信度降低，但这也是我们季节调整后最需要的数据部分，可能会影响判断。28三、使用季节调整的注意事项季节调整后的数据是计算出来的数据，谢谢！2929季节调整简介及其在外汇收支分析中的应用30季节调整简介1主要内容

一、季节调整的作用二、季节调整方法与实证

(一)最日常的方法

(二)基本思想

(三)季节调整方法的主要发展三、使用季节调整的注意事项31主要内容2一、季节调整的作用主要目标：显现出经济指标的基本运行趋势。及时反映数据的短期变化，容易识别数据变化的转折点。增强数据的可比性，不同月度或季度之间的数据可以直接比较，环比也更有意义。把数据运行轨迹分解为长期趋势、季节趋势等不同部分，可以分别观察和评估。32一、季节调整的作用主要目标：3二、季节调整方法与实证月度货物贸易跨境收入和支出原始数据（亿美元）33二、季节调整方法与实证月度货物贸易跨境收入和支出原始数据（亿二、季节调整方法与实证最日常的方法——同比变化率月度货物贸易跨境收入和支出同比变化（%）34二、季节调整方法与实证最日常的方法——同比变化率5二、季节调整方法与实证季节调整基本思想1.时间序列数据组成长期趋势（L）：时间序列朝着一定的方向持续上升或下降，或停留在某一水平上的倾向，反映了数据的主要变化趋势。周期性趋势（C）：周期为一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波动。反映经济活动扩张和收缩交替的特征。季节性成分（S）：一年或更短的时间内，由于某种固定周期性因素，导致的数据有规律的周期性波动。包括四季变化等自然因素，生产、消费等经济活动因素，节日、假期等社会文化因素。不规则成分（I）：受各种偶然因素影响所形成的不规则波动。35二、季节调整方法与实证季节调整基本思想6二、季节调整方法与实证季节调整基本思想1.时间序列数据组成36时间序列组成部分长期和周期成分L&C季节性成分S不规则成分I基本长期趋势L周期性趋势C自然、生产、消费、假期等因素随机变动、异常值等影响因素二、季节调整方法与实证季节调整基本思想7时间序列组成部分长期二、季节调整方法与实证季节调整基本思想2.时间序列数据分解模型加法模型：假设时间序列成分之间的表现是相互独立的，即趋势周期的增长不会引起季节成分的增长。原始数据（Y）被表达为趋势、周期、季节和不规则成分的加总，即：Y=L+C+S+I。乘法模型:假设季节成分的变化幅度与趋势变化水平呈正比例关系。随着趋势增长，季节成分也增长；趋势下降，季节成分随之下降。原始数据（Y）被表达为趋势、周期、季节和不规则成分的乘积，即：Y=L*C*S*I37二、季节调整方法与实证季节调整基本思想8二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤从原始数据中分离出长期和周期趋势成分（L*C）:采用数据平滑技术可以尽可能的从原始序列Y中消除季节和不规则成分（S*I）。以月度货物贸易跨境收入和支出数据为例，由于季节周期为一年，一般采用12期移动平均的方法消除季节和不规则成分（S*I）38二、季节调整方法与实证季节调整基本思想9二、季节调整方法与实证季节调整基本思想2.季节调整基本步骤移动平均举例393期平均3期平均二、季节调整方法与实证季节调整基本思想103期平均3期平均二、季节调整方法与实证12期移动平均4013期平均二、季节调整方法与实证12期移动平均1113期平均二、季节调整方法与实证数据平滑后，货物贸易跨境收入、支出的季节和不规则成分（S*I）消除。当前时间序列数据只保留了长期和周期趋势（L*C）月度货物贸易跨境收入和支出长期和周期趋势（L*C）变动（亿美元）41二、季节调整方法与实证数据平滑后，货物贸易跨境收入、支出的季二、季节调整方法与实证现在利用原始数据（Y）逐项除以分离出的长期和周期趋势成分（L*C），可以得到季节和不规则成分指数（S*I）。即Y/L*C=L*C*S*I/L*C=S*I。月度货物贸易跨境收入和支出季节和不规则成分指数（S*I）（%）42二、季节调整方法与实证现在利用原始数据（Y）逐项除以分离出的二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤从S*I数据序列中分离出不规则成分（I）:测算月度货物贸易跨境收入季节成分（I）（%）43二、季节调整方法与实证季节调整基本思想14二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤月度货物贸易跨境收入季节成分指数（S）（%）44二、季节调整方法与实证季节调整基本思想15二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤月度货物贸易跨境支出季节成分指数（S）（%）45二、季节调整方法与实证季节调整基本思想16二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤根据季节成分指数（S）调整原始数据序列，得到季节调整后数据:将月度货物贸易跨境收入和支出原始数据（Y）逐项除以季节成分指数（S），得到季节调整后数据，此数据序列中只包含长期趋势、周期性趋势和不规则趋势，即Y/S=L*C*I。46二、季节调整方法与实证季节调整基本思想17二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤季节调整后月度货物贸易跨境收入和支出变动（亿美元）47二、季节调整方法与实证季节调整基本思想18二、季节调整方法与实证季节调整基本思想3.季节调整基本步骤季节调整前月度货物贸易跨境收入和支出变动（亿美元）48二、季节调整方法与实证季节调整基本思想19二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展1954年，美国普查局率先开发了利用计算机程序对时间序列进行季节调整的模型，即X-1模型，随后每改进一次都以X加上序号表示，1965年美国普查局完善推出的X-11模型成为国际上比较流行的季节调整程序。加拿大统计局在X-11的基础上引入了ARIMA方法，形成了X-11-ARIMA模型。最突出的特点是ARIMA模型可以对原始时间序列进行处理，根据模型，对数据进行向前、向后预测和扩展，这就较好地解决了传统季节调整时最前端数据和最后端数据缺失的问题。美国劳工统计局在X-11-ARIMA模型基础上进一步完善推出X-12-ARIMA。49二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展20二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展利用人民银行软件对货物贸易跨境收入进行季节调整月度货物贸易跨境收入原始数据（亿美元）50二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展21二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展利用人民银行软件对货物贸易跨境收入进行季节调整季节调整后月度货物贸易跨境收入（亿美元）51二、季节调整方法与实证季节调整方法的主要发展22二、季节调整方法