第七章季节性时间序列分析方法由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11 程序。本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。§1 简单随机时序模型在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。一、季节性时间序列1．含义：在一个序列中，若经过S 个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S 为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S 为周期长度。注： ①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理办法：（1）建立组合模型；（1）将原序列分解成S 个子序列（ Buys-Ballot 1847 ）周期周期点1 2 3 ⋯⋯S 总和平均1 X 1 X 2 X 3 ⋯⋯X S T *1 A *1 2 X S+1 X S+1XS+3⋯⋯X 2ST *2A *23 X S+1X 2S+2X 2S+3⋯⋯X 3ST *3A *3⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯n X (n-1)S+1X (n-1)S+2X (n-1)S+3⋯⋯Xn ST *nA *1n总和T1* T 2*T 3*⋯⋯T S*T T/S 平均A 1* A 2*A 3*⋯⋯A S*T/N T/SN 对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是这种做法不可取， 原因有二：（ 1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列tx的总体特征； （2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。启发意义： 如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化） ，在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。定义：季节差分可以表示为StttStStXXXBXW)1(。二、随机季节模型1．含义：随机季节模型，是对...
