什麼數據需要季節調整

① 請教GDP季度數據用Eviews做季節調整，數據該如何處理啊！！

恩，可以做的

② 時間序列分解法 為什麼要做季節調整 和周期調整 調整後的數據與原始數據相對比

為了確定沒有隨機趨勢或確定趨勢，否則將會產生「偽回歸」問題。偽回歸是說，有時數據的高度相關僅僅是因為二者同時隨時間有向上或向下的變動趨勢, 並沒有真正聯系。這樣數據中的趨勢項,季節項等無法消除, 從而在殘差分析中無法准確進行分析.

所以要進行平穩性檢驗，方法可以用PDF檢驗, 依據模型趨勢可以選擇3種模型. 消除趨勢可以用差分法（比如一階，二階）

模型也只有通過平穩性檢驗（即消除趨勢）才有統計分析的意義。

③ spss季節調整

最好重裝啊

④ 經季節調整按年率計算 什麼意思

經過三十年的壯觀增長，中國終於超過日本，成為僅次於美國之後的世界第二大經濟體。日本內閣府發布的數據顯示，日本2010年名義GDP(國內生產總值)為54742億美元，比中國少4044億美元，中國GDP超過日本正式成為第二大經濟體。大約10年前，中國還是世界第七大經濟體，2007年超越德國成為世界第三。中國經濟規模何時能超越日本一直是近些年來國內外經濟學家關注的話題。 事實上，中國經濟規模從去年第二季度起就超過日本。當時的數據顯示，日本第二季度的GDP(國內生產總值)為1.28萬億美元，而中國的二季度GDP為1.33萬億美元。 中日兩國全年經濟排名的懸念直到昨天才正式揭曉。日本內閣府昨天公布的初步數據顯示，去除物價變動因素且經季節調整後，2010年第四季度日本實際GDP環比下降0.3%，按年率計算下降1.1%，這是日本經濟五個季度來首次出現負增長，最終，2010年日本名義GDP為54742億美元，比中國少4044億美元，這也是1968年以來日本經濟首次退居世界第三。

⑤ 利率要不要進行季節調整

像CPI、GDP等數據季節性明顯,需要進行季度調整,那是容易理解的。利率要不要季節性調整。

⑥ 時間序列數據用EVIEWS進行季節調整過後數據會發生變化嗎季節調整過後正常做最小二乘模型可以嗎

會變化的，做sarima

⑦ 請問經濟數據「季調後」是什麼意思呢

未季調是統計的原始數據，季調是指季節調整，根據歷史上數據的季節波動規律，把季節波動抹平，這樣的數據才可以跟前月或者前季比較。

⑧ census x12季節調整是一種什麼方法

季節調整就是將一個時間序列分解成以上各部分。X-11方法、貝葉斯方法。貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。

同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。

(8)什麼數據需要季節調整擴展閱讀：

與原始數據相比，消除季節因素影響後的數據具有下述：

一是更加准確地反映數據本身的基本趨勢。利用科學的方法將季節因素從實際的時間序列數據中測定、分離、抵消和調整後，能使該序列更准確地反映指標的基本發展趨勢。

二是數據具有可比性。由於季節調整後的數據消除了季節因素的影響,使得不同季度或月度之間的數據可以直接比較。

三是可以及時反映經濟的短期變化，特別是可以反映經濟變化的轉折點，這對經濟分析非常有價值，同時也是季節調整最大的優點。四是可以對季節調整後的數據進行年率化折算。五是經季節調整後的數據可用於短期預測。

⑨ 季節調整有缺失數據怎麼辦

對缺失值的處理 (1) 剔除有缺失值的觀測單位, 即刪除SPSS 數據列表中缺失值所在的數據行; 在SPSS 的統計分析程序中, 打開op t ions 按鈕, 便會出現缺失值的處理欄(m issing values) , 可分別選擇下列選項: exclude cases analysis by analysis (剔除正在分析的變數中帶缺失值的觀察單位) ; exclude case list w ise (剔除所有分析變數中帶缺失值的觀察單位) ;(2) 對缺失值進行估計後補上. 主要有兩種方法:一是根據文獻報道等知識經驗進行估計; 二是用SPSS 提供的工具進行估計. 在「transfo rm 」菜單下的「rep lace m issing values」列出了5 種替代的方法: (a) series mean: 以列的算術平均值進行替代; (b)mean of nearly po int: 以缺失值鄰近點的算術平均值進行替代; (c)M edian of nearly po int: 以缺失值臨近點的中位數替代; (d) linear interpo lat ion: 根據缺失值前後的2 個觀察值進行線性內查法估計和替代; (e) linear t rend at po int: 用線形回歸法進行估計和替代; (3) 將缺失值作為常數值, 如: 作為「0」.

⑩ 環比的季節調整

環比數據多為經過季節調整的。為便於用戶使用，在發布當期環比數據的同時，通過國家統計局網站發布模型自動修正的當年前期環比數據.。而由於季節因素影響到兩個對比時期數據的可比性，因此環比統計需要通過季節調整模型對原始統計數據進行加工處理。但由於所選擇的季節調整模型的差異,以及模型中參數確定方法的差異，得到的環比統計結果也會有所不同,這也正是環比統計工作的難點所在。 季節調整中，主要採用的方法有ARIMA模型，即自回歸移動平均模型。(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡記ARIMA)