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1、系业级名号 院专班姓学:理学院统计系 :应用统计学:2013级1班:杨阳:130710621232016年4月19日一、实验目的：利用XII季节调整过程，对中国1993年1月至2000年12月社会商 品零售额月度资料进行季节调整。二、实验器材：应用时间序列教材，装有EViews软件的PC机一台。三、实验内容与操作：利用课本P165习题6建立时间序列模型 在Eviews软件中录入数据：第一步：打开Eviews软件，点击FileNewWorkfile,进入图1所示：图1在阁1所乐对话框Data specification中选择Monthly作力数据频率，并在start data 处输入1993-0
2、1，End data处输入2000-12，如图2所示：图2点击“ok”第二步：输入“data y”创建一个以y为序列名称的数据0 EViewsFile Edit Object View Proc Quick Options Add-ins Window Help datayft Workfile UNTITLED-n xView Proc Object Print SaveDetails，/-Show FetchStore Delete GenrSamphRange: 1993M01 2000M12 -96 ObSFilter: *Sample: 1993M01 2000M12 96 obs0
3、 resid0y Untitled New Page,图3第三步：将数据输入，得到如图4所示。回 Group: UNTITLED Workfile: UNTITLED:Untitled_ n XViewProcObject PrintNameFreezeDefaultSortTransposeEdit+人Sm|5971obsY1999M022805.0001999M032627.0001999M042572.0001999M052637.0001999M062645.0001999M072597.0001999M082636.0001999M092854.0001999M103029.0001
4、999M113108.0001999M123680.0002000M011251.5002000M021286.0002000M031396.200(2000M041444.1002000M051553.8002000M06a nnn nnnnronnn.m7作出y序列的图形：第一步：点击View-Graph,得到如阁5所示的对话框:Graph OptionsOption Pages Graph TypeBasic type田 Frame & Size參Axes & Scaling LegendGraph Elements Quick Fonts+1 Templates & ObjectsGr
5、aph typeGenerali Basic graph Specific:Line & SymbolBarSpikeAreaDot PlotDistributionQuantile - QuantileBoxplotSeasonal GraphDetailsGraph data:Raw dataOrientation:Normal - obs axis on bottomAxis borders: NoneMultiple series: Single graphUndo Page EditsOKCancel图5由于默认的选项符合耍求，所以直接点击“ok”得到阁6: Group: UNTIT
6、LED Workfile: UNTITLED:Untitled-n xView ProcObject PrintName Freeze DefaultOptionsPositionSample图6第二步：通过社会商品零售额的趋势阁（见阁6）,可以看出在2000年 年初到2000年年底的零售额月度数据锐减，不具有代表性。第三步：由于2000年年初到2000年年底的数据不具有代表性。利用 1993年到1999年的月度数据对零售额月度资料进行季节调整，选择样本区，命 令为 smpl 1993:01 1999:12,点击凹车键，如图7所示：File Edit Object View ProSeason
7、al AdjustmentCensus X12,得到 X12 Options 的对话框，根据数据特征选择乘法模型、滤波方法采用默认方式，保留最终的季 节调整数据、季节因子和长期趋势，点击“确定”，如图9所示X12 OptionsTrading Day/Holiday Seasonal Adjustment-XU Method!Outli ersDi agnosticsAKIM A OptionsO Multiplicative O Addi tivePseudo- addi tive Logadditive-Trend Filter (Henderson) O Auto (X12 defaul
8、 Fixedterm13Seasonal FilterAuto 0tl2 default Component Series to Save.Base name: yV Final seasonally adjusted series ( _SA) R7 Final seasonal factors ( 一 SF)0 ng今(jFinal irregular component ( _IR) Combined seasonal/trading day factors ( Combined holi day/trading day factors (卜确走取消图9点击“ok”得到图100 Seri
9、es: Y Workfile: UNTITLED:Untitled| ViewProcObjectPrintSave圃 Workfile: UNTITLEDDetailRange: 1993M01 2000M12 - 96 Sample: 1993M01 1999M12 - 84ProcObjectPropertiesPrintName0 resid0y0 y_sa 0y_sf 0y_tcUntitled New PageYLast updated: 04/19/16 15:301993M011192.2001993M021162.7001993M031167.5001993M041170.4
10、001993M051213.7001993M061281.1001993M071251.5001993M081286.0001993M091396.2001993M104rnFreezeDefc图10第五步：得出处理后数据的趋势图；打开Y-SA数据，如图11所示，点击 View-Graph，点击OK,得到季节调整后的变量趋势图，如图12所示：ViewProcObjectPropertiesPrintNameFreezeDefaultSortEcYSASeries: Y SA Workfile: UNTITLED:Untitled1993M011993M021993M031993M041993M
11、051993M061993M071993M081993M091993M101993M111993M121994M011994M021994M03Last updated: 04/19/16-16:04Modified: 1993M01 1999M12/y.x12(save=d10 d11 d12. | |1146.8591171.9101218.2881244.5931284.6831328.8641354.1631393.4651422.6661441.0261475.3891513.2831540.4311501.856图ll0 Series: Y_SA Workfile: UNTITLED:Untitled_ n x1 View Proc Object Properties Print Name FreezeDefault图12以同样的方式可以绘制出季节因子数据阁和长期趋势数据阁，第六步：打开Y-SF数据，如图13所示，点击View-Graph,点击0K,得到保留季节因子的变量趋势图，如图14所示：0 Series: Y_SF Workfile: UNTITLED:Untitled_ n XView Proc Object Properties Print NameFreeze DefaultY_SFLast update
