什么数据需要季节调整

① 请教GDP季度数据用Eviews做季节调整，数据该如何处理啊！！

恩，可以做的

② 时间序列分解法 为什么要做季节调整 和周期调整 调整后的数据与原始数据相对比

为了确定没有随机趋势或确定趋势，否则将会产生“伪回归”问题。伪回归是说，有时数据的高度相关仅仅是因为二者同时随时间有向上或向下的变动趋势, 并没有真正联系。这样数据中的趋势项,季节项等无法消除, 从而在残差分析中无法准确进行分析.

所以要进行平稳性检验，方法可以用PDF检验, 依据模型趋势可以选择3种模型. 消除趋势可以用差分法（比如一阶，二阶）

模型也只有通过平稳性检验（即消除趋势）才有统计分析的意义。

③ spss季节调整

最好重装啊

④ 经季节调整按年率计算 什么意思

经过三十年的壮观增长，中国终于超过日本，成为仅次于美国之后的世界第二大经济体。日本内阁府发布的数据显示，日本2010年名义GDP(国内生产总值)为54742亿美元，比中国少4044亿美元，中国GDP超过日本正式成为第二大经济体。大约10年前，中国还是世界第七大经济体，2007年超越德国成为世界第三。中国经济规模何时能超越日本一直是近些年来国内外经济学家关注的话题。 事实上，中国经济规模从去年第二季度起就超过日本。当时的数据显示，日本第二季度的GDP(国内生产总值)为1.28万亿美元，而中国的二季度GDP为1.33万亿美元。 中日两国全年经济排名的悬念直到昨天才正式揭晓。日本内阁府昨天公布的初步数据显示，去除物价变动因素且经季节调整后，2010年第四季度日本实际GDP环比下降0.3%，按年率计算下降1.1%，这是日本经济五个季度来首次出现负增长，最终，2010年日本名义GDP为54742亿美元，比中国少4044亿美元，这也是1968年以来日本经济首次退居世界第三。

⑤ 利率要不要进行季节调整

像CPI、GDP等数据季节性明显,需要进行季度调整,那是容易理解的。利率要不要季节性调整。

⑥ 时间序列数据用EVIEWS进行季节调整过后数据会发生变化吗季节调整过后正常做最小二乘模型可以吗

会变化的，做sarima

⑦ 请问经济数据“季调后”是什么意思呢

未季调是统计的原始数据，季调是指季节调整，根据历史上数据的季节波动规律，把季节波动抹平，这样的数据才可以跟前月或者前季比较。

⑧ census x12季节调整是一种什么方法

季节调整就是将一个时间序列分解成以上各部分。X-11方法、贝叶斯方法。贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。

(8)什么数据需要季节调整扩展阅读：

与原始数据相比，消除季节因素影响后的数据具有下述：

一是更加准确地反映数据本身的基本趋势。利用科学的方法将季节因素从实际的时间序列数据中测定、分离、抵消和调整后，能使该序列更准确地反映指标的基本发展趋势。

二是数据具有可比性。由于季节调整后的数据消除了季节因素的影响,使得不同季度或月度之间的数据可以直接比较。

三是可以及时反映经济的短期变化，特别是可以反映经济变化的转折点，这对经济分析非常有价值，同时也是季节调整最大的优点。四是可以对季节调整后的数据进行年率化折算。五是经季节调整后的数据可用于短期预测。

⑨ 季节调整有缺失数据怎么办

对缺失值的处理 (1) 剔除有缺失值的观测单位, 即删除SPSS 数据列表中缺失值所在的数据行; 在SPSS 的统计分析程序中, 打开op t ions 按钮, 便会出现缺失值的处理栏(m issing values) , 可分别选择下列选项: exclude cases analysis by analysis (剔除正在分析的变量中带缺失值的观察单位) ; exclude case list w ise (剔除所有分析变量中带缺失值的观察单位) ;(2) 对缺失值进行估计后补上. 主要有两种方法:一是根据文献报道等知识经验进行估计; 二是用SPSS 提供的工具进行估计. 在“transfo rm ”菜单下的“rep lace m issing values”列出了5 种替代的方法: (a) series mean: 以列的算术平均值进行替代; (b)mean of nearly po int: 以缺失值邻近点的算术平均值进行替代; (c)M edian of nearly po int: 以缺失值临近点的中位数替代; (d) linear interpo lat ion: 根据缺失值前后的2 个观察值进行线性内查法估计和替代; (e) linear t rend at po int: 用线形回归法进行估计和替代; (3) 将缺失值作为常数值, 如: 作为“0”.

⑩ 环比的季节调整

环比数据多为经过季节调整的。为便于用户使用，在发布当期环比数据的同时，通过国家统计局网站发布模型自动修正的当年前期环比数据.。而由于季节因素影响到两个对比时期数据的可比性，因此环比统计需要通过季节调整模型对原始统计数据进行加工处理。但由于所选择的季节调整模型的差异,以及模型中参数确定方法的差异，得到的环比统计结果也会有所不同,这也正是环比统计工作的难点所在。 季节调整中，主要采用的方法有ARIMA模型，即自回归移动平均模型。(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)