刘丽萍：对时间序列季节调整的几点认识
刘丽萍：对时间序列季节调整的几点认识
国家统计局
对时间序列季节调整的几点认识
国家统计局核算司&&& 刘丽萍
&&& 西方国家开展时间序列的季节调整已有几十年的历史，在他们的公开出版物中经常会看到经过季节调整后的数据，在经济分析和国民核算中，也经常会遇到关于国内生产总值时间序列季节调整的方法研究。结合本人在加拿大学习了解到的情况，谈一点对这个问题的粗浅认识。
&&& 一、为什么要进行季节调整
&&& 季节调整是对时间序列中隐含的由于季节性因素造成的季节变化的影响加以纠正的过程。时间序列是指在规定的时间间隔内，对经济活动进行连续测算而形成的数据。根据测算是一年一次，还是一季一次、一月一次，时间序列区分为年度序列、季度序列和月度序列。一般认为，季节性因素是在正常年度情况下，季度或月度序列（以下统称子年度序列）中表现出来的有规律的波动。
&&& 为什么要对子年度序列进行季节调整？这是由子年度序列的特点决定的。年度序列中数据的核算期是一年，与日历年度的完整周期相对应，包括了一年中所有的四个季节，年度与年度之间的数据可比。子年度序列则不同，尽管数据的核算期都是一个月或一个季度，数据的经济含义相同，但不同的月度（季度）数据可能分别对应于不同的季节。由于不同的季节对经济活动的影响程度不同，使得同样的经济活动在不同季节产生的经济效果不尽相同。如，由于春季和冬季不同气候条件对露天作业的施工企业影响的差异，使建筑业的活动规模和由此产生的与建筑业有关的施工产值、就业人数等在这两个不同的季节里大不相同。这时如果简单的将春季和冬季两个不同季节的子年度数据进行比较，就存在不可比因素。在宏观经济环境都相同的情况下，这里最主要的原因就是气候因素的影响。气候因素影响产生的季节性因素使得子年度序列中数据之间不可比。季节性因素的影响对季节变化比较明显的国家和地区尤为突出。
&&& 传统上统计调查收集的数据和经济分析所使用的数据大多是年度序列，不存在季节性因素，也无需对数据进行季节性调整。随着经济的迅速发展以及人们对经济关注程度的提高，子年度序列在经济分析和宏观调控中的作用越来越重要。为了使不同季节的数据具有可比性，满足经济分析和管理的需要，剔除子年度序列中隐含的季节性因素成为经济分析的一个重要内容。
&&& 二、季节调整的理论依据
&&& 季节调整理论认为子年度序列中隐含有周期、趋势、偶然因素、季节性因素和交易日因素等构成成分。周期是时间序列中所表现出的持续的周期性的波动，一个完整的周期具有扩张阶段、转折点、衰退阶段和恢复阶段四个不同的阶段。趋势反映的是经济现象的总体长期演变方向，如是上升、持平还是下降。与趋势比较，周期偏重于瞬间的经济变化。由于测算趋势在实际工作中有一定的难度，因此一般把趋势与周期放在一起不再进行区分。偶然因素反映的是其他有规律因素无法解释的残差或随机因素产生的变化，它包括经济活动的参与者们的不稳定决策、数据程序或样本的错误以及非正常的事件如罢工、自然灾害等对经济活动的影响。
&&& 季节性因素是时间序列围绕趋势和周期年复一年地重复出现的一种有规律的波动。产生季节性因素的原因有多方面，如气候的原因使建筑业和农业在冬季生产量减少，也使失业的人数多于其他季节。社会因素也可以产生季节性因素，如由于传统的节假日而产生的节假日期间销售额的增长。季节性因素的影响还可使一些食品工业的生产具有季节性因素。实际上在许多情况下季节性因素是由气候、社会等原因综合在一起而产生的，如失业。交易日因素是由于人们在不同的时间段参与经济活动的程度不同而引起的某些变量周期性的变化。如，如果人们大多在星期五集中购物，那么星期五的商品零售额必然高于其他时间。如果某个月星期五是五天，那么这个月的商品零售额就会多于星期五只有四天的月份，这时如果以星期五有五天的月份与星期五只有四天的月份相比就存在不可比因素。这个不可比因素就是交易日因素。交易日因素所表现出的商业行为有时会掩盖经济周期，因此要与季节性因素一起被剔除。
&&& 季节调整就是要把原始的时间序列中存在的季节性因素、交易日因素剔除掉，季节调整后的时间序列是趋势周期和偶然因素的合成。
&&& 三、西方国家季节调整的做法以及季节调整后数据的利弊
&&& 目前西方国家大多都对包括国内生产总值在内的子年度序列（如工业产值、就业人数、零售额等等）进行季节调整，季节调整使用比较多的模型是加拿大统计局达根（Dagun）研究开发的X11ARIMA，它是采用自回归和移动平均的方法对原始的时间序列进行季节调整，消除时间序列中季节性因素和交易日因素的影响。在对季度国内生产总值的季节调整中，大多数国家是利用没经过季节调整的基础数据计算国内生产总值，然后根据季节调整模型对国内生产总值进行季节调整。但法国、意大利和西班牙是在季度国内生产总值核算之前，先对计算所需的基础数据进行季节调整，然后计算国内生产总值，计算出的国内生产总值就是季节调整后的数据。在数据公布系统中，一些国家是同时公布季节调整后和未经季节调整的两种数据，有些国家则只公布季节调整后的数据，但是在经济分析和利用时间序列做模型时，多用季节调整后的数据。
季节调整后数据的优点。由于季节调整后的数据消除了季节性因素的影响，不同季度之间的数据可以直接比较，数据具有可比性。与没有经过季节调整的数据相比，调整后数据最重要的一个特点，就是可以及时反映经济的瞬间变化，反映经济变化的转折点，这对经济分析非常有价值，能够为从事经济活动的人们制定决策提供科学的依据。对于子年度时间序列，我国传统上是采取与上年同期数据进行比较的方法来反映经济的增长变化，这种方法可以消除季节性因素的影响，但有它的局限性，它不能及时反映经济变化的转折点并由此产生错误的结论。一个典型的例子就是加拿大魁北克的失业统计，没有经过季节调整的原始数据表明1979年12月与1978年12月比较失业人数是下降的，我们据此得出结论失业率下降了。但是如果对原始数据进行季节调整，调整后的1979年12月的数据与当年11月的数据进行比较就可以看到另一种情况，就是12月的失业率是上升的。实际上自1979年9月以来失业率一直是上升的，只是上升的幅度低于1978年12月至1979年8月间的下降幅度。
研究表明，采用不经过季节调整的数据与去年同期进行比较，所反映的经济周期的转折点往往要平均滞后六个月。这种分析会给经济决策带来不利的影响。
&&& 季节调整后数据的另一个特点是，可以根据当期数据对年度数据进行预测。以季度数据为例，由于剔除了数据中的不可比因素，在其他条件都不变的情况下，可以假定一个季度的数据与一年中其他三个季度的数据相等，因此把一个季度的绝对数乘4就可看成是相应的年度数据，把当季与上一季度比较的环比增长速度4次幂则可看成是相应的年度增长率，这也就是西方国家经常提到的年率化的增长速度。季节调整后数据的这一特点可以提高经济分析的价值，使得以现行的短期经济指标观察全年的情况成为可能。
&&& 季节调整后的数据也有其不易理解的方面。首先，调整后的时间序列是计算的结果而不是观察出来的。时间序列在未调整之前数据之间是相互独立的，经过调整以后，改变了时间序列的统计特征，使其成为相互之间关联的、变化趋小的时间序列。换一句话说，就是季节调整后的数据，不论其总量还是增长速度都与实际计算的数据之间有很大的差异，数据反映出的不是指标在核算期的实际经济含义。其次，同一个原始数据，经过不同次的季节调整（因为每一次新的数据出来以后都要作为时间序列的一部分而重新进行季节调整），可以出现不同的数据值，这与传统上一个时期只有唯一的一个数据来说，有很大的不同。再次，经季节调整的时间序列，其终端的数据比中间数据的可信度低。原因是在形成最终时间序列前，容易对起始两端共四年的数据加以修改。如果将季节调整后的时间序列用于预测，其用于建立模型的数据，通常是季节调整后序列中可信度最差的数据。
&&& 四、我国时间序列季节调整面临的问题
&&& 目前我国所有的子年度序列都没有进行季节调整，消除季节之间不可比因素的一个主要方法是与去年同期数据进行比较。随着改革开放的进一步深入，我国的经济将进一步融入到世界经济一体化的格局中，这在客观上对我们传统的统计方法提出了挑战，要求我们与国际通行的方法接轨。从我们统计自身来讲，引入时间序列的季节调整方法，不仅仅在于提高数据的分析使用价值，同时也对传统的统计数据搜集方式提出了改革的要求。要开展时间序列的季节调整，以下几个方面的工作需要跟上：
&&& 首先，基础统计数据的搜集方式。我国大部分基础数据是以本期（本月或本季）和累计的形式同时搜集，一部分数据仅以累计的方式搜集，但无论以何种方式搜集，基本上是以累计的数据为准，特别是在一些主要的专业。季节调整是对每一个独立的本期数据（月度或季度）进行的调整，而不是累计数。以累计形式搜集上来的数据，不仅专业数据本身无法直接进行季节调整，根据专业数据计算的季度国内生产总值（我国季度国内生产总值数据也是累计的形式）也无法进行季节调整。尽管从理论上讲累计数据可以加工出本期数据，但是由于本期与累计的数据之间往往存在一些口径和时间上的差异，调整出来的本期数据反映的趋势有时不尽合理。因此，如果要引入时间序列的季节调整，首先要做的，也是最重要的工作就是改善我们的基础数据搜集方式，改以搜集累计数据为主为本期数据为主。直接搜集本期数据的优点是，本期数据既可以独立的使用，也可以顺理成章地加工出累计数，从而避免由累计数倒减出本期数产生的不合理。所有的专业统计都有了本期数据，在此基础上可以直接计算出分季度的国内生产总值，更重要的是可以直接对专业数据和季度国内生产总值进行季节调整。
&&& 其次，理论和技术培训。季节调整的方法是一个技术性比较强的工作，要开展季节调整工作，必须对模型有一个全面的理解，不仅要会操作，还要懂得季节调整的原理，因为模型中有多种选择，不同的数据特征要适应模型中不同的选择。这些技术问题都需要经过系统的理论学习和培训。可以通过请进来走出去的方式，先在某些指标小范围内进行试点，然后逐步推广。
&&& 再次，开展宣传工作。季节调整后的数据改变了原始数据的本来面貌，与没有经过季节调整的数据比较，调整后数据在总量和增长速度方面都存在一定的差异。如果对外公布季节调整后数据，需要做大量的宣传和解释工作。
&&& 总之，开展时间序列的季节调整利弊同在，但我认为是一项我国早晚都要开展的工作，因为它毕竟是一种科学的方法。抓住机遇开展这项工作，对我国统计数据的搜集、处理和公布系统与国际通行的方法接轨，提高我国统计数据的准确度和透明度，对统计分析方法和统计分析水平的提高都会起到积极的推动作用。
参考文献：
1、《THE X11RAIMA/88 SEASONAL ADJUSTMENT METHOD foundation and user’s manual》, STATISTICS CANADA, 1988, OTTAWA
2、《QUARTERLY NATIONAL ACCOUNTS sources and methods used by OECD number countries》, OECD, 1996, PARIS
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时间序列如何诊断个股
&采用一组特定的时间序列9/13，通过产生序列的信号，用来观察市场上出现的上涨或下跌趋势。通过连续9天趋势确定一个结构，随后13天的特定组合确定一个计数。用结构判断波浪行情走势，计数判断一波较长周期行情的趋势。
&结构的使用：结构是由同一趋势，连续9天达到特定条件的K线所组成。当结构发展接近9时，市场的力道可能衰竭，会出现调整。
&如果一个强势行情，在结构9结束以后不会出现相应的回调。那么超TS列指标将会进入13的计数部分。
&在整个序列中9和13为关键点位.9天的结构单独有效，13天的计数必须基于9天结构完成的基础上，是结构的延伸。我们通过精准的模型分析帮助用户找到最佳进出场点位。
&(1)TS下降趋势线：绿色线形，分为实线和虚线。如下降趋势线被突破，则为实线，行情将会进行反转。
&(2)TS上升趋势线：红色线形，分为实线和虚线。如上升趋势线被突破，则为实线，行情将会进行反转，趋势变为向上发展。
&TS风险线：
完成一个标准的9/13结构的时候，将会出现一条粉色的TS风险线。也可以称为TS止损线。实线为突破，9/13趋势失效，投资者可以考虑止损。
TS个股趋势诊断系统基于时间序列理论，在对股票进行时间序列分析的基础上，得出目前所处涨跌阶段的趋势判断。该系统除了上涨结构和下跌结构的判断外，上涨压力位和下跌阻力位同样是该系统的重要分析模型之一，对个股大涨后的高位反转和大跌后的低位反转同样有重要的分析意义。
下降压力位的形成：
当一个上证数九结构完成后，TS个股趋势诊断系统会从该下跌结构的最低点开始向后画连续的（绿）虚线，作为后续的下跌阻力位置判断。
上升压力位的突破：
当一个上升压力位置形成后，往往对后市的股价反弹形成压力位置，当上涨至该位置时股价往往会出现回落走势。但是，一旦股价短线成功向上突破后，并且连续三天收盘在该压力位置以上，则说明该上升压力位置已经被成功突破。红虚线变为红实线，且不再向后延伸，即该压力位置对后市的分析意义减弱。
后市继续以数九结构来判断，新的上升结构出现时可继续持股，如果向下反转开始出现下跌结构开始数1、2，则操作上应减仓。
如下的中江地产，在成功突破前期的上升压力位后，变红实线后。没有继续向上发展，之前的上涨结构被取消。转而开始下跌结构计数。1、2、3、4。
当这个下跌结构计数完成后，开始自该下跌结构的高位画新的上升压力位（虚线），作为后市的新压力位置。
从下面的结构图来看，由于离下降阻力位置尚远。且继续数新的下跌结构（1、2），所以在操作上是不宜作为操底判断的。
时间继续向后延伸。
股价果然继续下跌计数，单获得的下降支撑线的强支撑，操作上已经开始可以操底。
后市大幅反弹，满足上涨趋势反转条件。之前的新下跌结构尚未完成就被取消，说明趋势已经开始反转。开始上涨结构数1。
三天连续大涨后，开始遇到新的上升压力位的压制。股价在第三哥交易日大涨遇到压力后明显回落，留下了长长的上引线，说明上升压力位的压制非常明显。有继续回调的可能。所以，操作上这是可以适当获利短线减仓。
果然，后市该股在上升压力位的压制下继续短线回落。再度回落至支撑线位置后才出现止跌。下降阻力位起到了重要的支撑作用。
这两个交易日在下降阻力位的强支撑下，果然出现了非常明显的短线反弹。
今天早盘成功突破上升压力位，如果在之后的两个交易日中，收盘价都能够收在上升压力位10.22元以上。则红虚线将变成红实线，上升压力位对后市的压力分析就失去了意义。操作分析上继续以上升结构和下降结构的判断为主。上涨结构（在K线上方数1-9）持股，下跌结构（在K线下方数1-9）持币。
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