X-12-ARIMA与TRAMO/SEATS方法的理论与实证比较研究的开题报告题目：X-12-ARIMA与TRAMO/SEATS方法的理论与实证比较研究研究背景及意义：时间序列分析在经济学研究和决策中有着广泛的应用。对时间序列数据进行预测和分析的方法有很多种，其中以X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS方法最为经典且广泛应用。然而两者具有不同的优缺点，因此，对两者进行理论和实证的比较成为必要。X-12-ARIMA模型是由美国统计局开发的一种应用最广泛的统计模型，能够对季节性调整后的经济数据进行分析、预测和解析。TRAMO/SEATS模型则是欧盟统计局开发的一种面孔复杂的时间序列分解模型，对于含多重季节性和稳定性不确定的数据具有较好的效果。目的及研究内容：本研究的目的是对X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS两种时间序列分析方法进行理论和实证比较，包括其原理、特点、适用范围、优缺点等方面。研究内容涵盖：1.X-12-ARIMA方法的理论基础和应用特点研究，包括数据处理方式、模型参数拟合、季节性调整等问题的分析；2.TRAMO/SEATS方法的理论基础和应用特点研究，包括数据处理方式、时间序列分解、频率滤波等问题的分析；3.基于实证数据对X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS方法进行比较分析，探讨两种方法的优缺点，适用范围及其他问题；4.结合实际经济数据，对两种方法进行模拟和预测，比较其预测效果。研究方法：本研究采用文献研究和实证分析相结合的方法，对X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS两种时间序列分析方法进行系统的理论和实证分析。其中，文献研究主要涉及X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS方法的原理、应用特点、优缺点等方面。实证分析则采用实际经济数据作为样本，比较两种方法的预测效果，并进行模拟实验。预期成果：本研究旨在比较X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS两种时间序列分析方法的理论和实证效果，具体成果包括：1.对两种方法的理论基础进行深入剖析，并对其应用特点进行准确描述；2.对比分析两种方法的优缺点，探讨其适用范围和局限性；3.利用实际经济数据对两种方法进行比对，分析其预测效果；4.通过模拟实验，进一步验证两种方法的效果和优劣。参考文献：1.W.M.DoaneandL.A.Seward.MeasuringSeasonalVariationsinEconomicTimeSeries.TheJournalofBusiness,Vol.33,No.3(July1960),pp.331-336.2.Das,G.andDubey,S.K.ForecastingOptionsPricesUsingTimeSeriesModels:AComparativeStudyofARIMAandGARCH.Vikalpa:TheJournalforDecisionMakers,2007,32(4),43–60.3.EuropeanCommission,Eurostat(2004)WorkingPartyonSeasonalAdjustment(2004):SeasonalAdjustmentMethodsandPracticesinEUMemberStates,CandidateandEFTACountries.4.deBoer,P.andBovensmann,H.(2002)TRAMO/SEATSoutcomescomparedtoothermethodsofseasonaladjustment.JournalofOfficialStatistics,1,73–89.