编辑推荐
本书研究季节调整理论及应用，为我国宏观经济研究提供理论支持和政策建议。
内容简介
国家统计机构发布季节调整数据有助于用户准确把握数据的基本走势。季节调整的理论和实践在发达国家已经非常完善，而目前我国季节调整的理论和实践才刚刚起步。本书通过对国际季节调整理论及应用的系统研究，得出了一些有意义的结论和政策建议。它将为季节调整理论和实践在我国的进一步发展提供重要的理论贡献，为宏观经济其他方面的研究提供前期基础性研究，同时为各级政府部门准确把握我国宏观经济运行中存在的问题、制定有针对性的政策措施提供科学依据。
作者简介
桂文林，1980年生，安徽池州人，经济学博士，现为暨南大学经济学院统计学系副教授、硕士生导师。研究方向为数据季节调整、经济运行和经济周期等。先后以作者身份在《数量经济与技术经济研究》《统计研究》《数理统计与管理》《经济管理》《旅游学刊》《铁道学报》《统计与信息论坛》等国内及国际核心期刊发表学术论文50余篇；主持国家社会科学基金年度项目1项，教育部等省部级科研项目3项，以主要成员参加国家社科基金项目和省社科基金及自科基金5项。
章节目录
版权信息
前言
第1章绪论
1.1 选题背景和意义
1.1.1 本书的选题背景
1.1.2 本书的选题意义
1.2 国内外研究动态和文献综述
1.2.1 国外研究历程和现状
1.2.2 国内研究现状及趋势
1.3 季节调整和环比增长率测算研究国内外比较
1.4 季节调整和环比增长率测算实践国内外比较
1.4.1 各国季节调整实践工作的差异
1.4.2 加强我国季节调整实践工作的措施
第一编基于过滤器方法的季节调整分析与应用
第2章 X-12-ARIMA季节调整模型分析与应用
2.1 regARIMA模块分析
2.2 X-11模块分析
2.3 中国居民消费价格实时监测的指数选择
2.4 本章小结
第3章 BV4.1季节调整模型分析与应用
3.1 BV4.1基本模型
3.2 基于BV4.1模型的CPI季节调整
3.3 季节调整的诊断分析
3.4 本章小结
第二编基于模型方法的季节调整分析与应用
第4章 TRAMO/SEATS季节调整模型分析与应用
4.1 TRAMO模型分析
4.2 SEATS模型分析
4.3 中国粮食价格的运行特征
4.4 本章小结
第5章 基于状态空间的季节调整模型与应用
5.1 状态空间模型分析
5.2 Kalman滤波方法分析
5.3 基于状态空间模型的超参数估计
5.4 基于状态空间方法的季节调整
5.5 基于状态空间方法的中国季度GDP季节调整
5.6 本章小结
第6章 基于SRIF的状态空间季节调整模型及应用
6.1 引言
6.2 一个状态空间季节调整模型分析
6.3 一个均方根信息滤波或平滑方法
6.4 均方根信息滤波的DECOMP程序分析
6.5 基于SRIF的状态空间季节调整模型与我国居民消费
6.6 消费率重估、分解和扩大消费需求
6.7 本章小结
第7章 基于Bayes的季节调整模型与应用
7.1 引言
7.2 Bayes季节调整模型分析（一）
7.3 Bayes季节调整模型分析（二）
7.4 基于Bayes季节调整模型的中国居民消费
7.5 本章小结
第8章 基于状态空间的周数据季节调整模型
8.1 结构时间序列模型
8.2 周期效应
8.3 移动假日：虚拟变量效应
8.4 模型的统计处理
8.5 本章小结
第三编季节调整的质量评估及X-13A-S模型
第9章 季节调整模型的质量评估及X-13A-S模型
9.1 引言
9.2 季节调整模型差异的理论分析
9.3 季节调整模型谱分析检验剩余季节性
9.4 季节调整模型稳定性诊断方法
9.5 季节稳定性的检验
9.6 季节调整模型质量检验的一个模拟方法
9.7 X-13A-S季节调整模型
9.8 本章小结
第四编季节调整模型的扩展应用
第10章 我国子年度经济时间序列季节调整模型扩展应用
10.1 中国生产价格与消费价格传导关系研究
10.2 中国PMI季节调整与金融危机制造业损失评估
10.3 本章小结
第11章 结语
11.1 本书的主要创新点
11.2 需要进一步研究的问题
参考文献
时间序列季节调整理论与应用是2017年由暨南大学出版社出版,作者桂文林。
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