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宏观分析中的季节调整方法
来源 国泰君安研究所 发布时间 2011年07月19日 14:35 作者 汪进;姜超
  原理、应用及优缺点 

    同比和季调环比趋势增速是分析经济走势的两种常用指标,其中季调环比趋势增速数据由于剔除了季节因素与不规则项,走势更能反映经济的实际趋势。而同比数据一方面难以剔除季节影响,另一方面又滞后于季调环比数据,难以准确反映经济走势。

  以工业增速为例,其季调环比数据可以反映2010年以来的两轮经济波动,而同比数据反映的信息相当有限;此外,经济环比数据与市场之间的关系更加密切。

  X12季调方法是最为常用的经济数据季调方法,其中的X11季调模块是进行季节处理的核心部分,我们对其季调原理进行了详细的介绍。

  季调方法主要分乘法模型和加法模型,其中乘法模型主要适用于呈指数级数增长的序列,如GDP、工业增加值的名义值、实际值;而加法模型则主要适用于呈线性增长的数据序列。

  由于X12季调方法原理上比较复杂,需要用计算机软件实现。目前,可以直接使用的季调软件有Eviews;此外也可以根据X12的原理使用Matlab等软件编程实现。

  季调环比方法仍有不足,季调方法在对经济趋势判断存在滞后性与不确定性。一般而言,对经济趋势的判断一般需要两个月来确认,到6个月,经济的趋势才能最终确定。

  由于季调方法对当期的趋势判断仍存在不确定性,在判断经济的趋势时,还需要一系列的其他经济数据印证。以工业增加值为例,为准确判断工业趋势的方向,还需要工业分行业数据、货币数据、PMI数据等进行印证。

  季调环比方法可以对经济指标同比增速进行预测,这一计算方法可以直接处理季节因素和前一年基期数据的影响,因此,对经济走势的测算更为准确。此外,对未来经济的判断,也可以通过对比实际值与预测值的差距,对未来经济的方向做出更准确判断。

  
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