例6-1：趋势效应的提取·周期步长的移动平均能有效消除季节效应和随机波动的影响，本例使用Mzx4(x）提取该序列的趋势信息000000x00068000819821986198819841990Time
例6-1：趋势效应的提取 • 周期步长的移动平均能有效消除季节效应和随机波动的影响，本例使用 提取该 序列的趋势信息 2 4 ( ) M x t
例6-1：剔除趋势效应·对于加法模型，原序列减去趋势效应，就从原序列中剔除了趋势效应，剩下的就是季节效应和随机波动009x, -M2x4 = S, +I,000000000919821984198619881990Time
例6-1：剔除趋势效应 • 对于加法模型，原序列减去趋势效应，就从原序列中剔除了趋势效应，剩下的就是 季节效应和随机波动 t t t 2 4 x M S I − = +
例6-2使用简单中心移动平均方法提取1993-2000年中国社会消费品零售总额序列的趋势效应。该序列为月度数据，即周期长度等0000于12。对原序列进行M2x2（x）复合移动平均。0000右图显示Mzx2(x）能有效提取该序列的趋势效应。0001996199419982000Time
例6-2 • 使用简单中心移动平均方法提取1993-2000年中国社会消费品零售总额序列的趋 势效应。 2 12 ( ) M x t 2 12 ( ) M x t 该序列为月度数据，即周期长度等 于12。对原序列进行 复合 移动平均。 右图显示 能有效提取该序列 的趋势效应
例6-2，对于乘法模型，原序列除以趋势效应，就从原序列中剔除了趋势效应，剩下的就是季节效应和随机波动=S,xIM2x42o16'01996199820001994Time
例6-2 • 对于乘法模型，原序列除以趋势效应，就从原序列中剔除了趋势效应，剩下的就是 季节效应和随机波动 2 4 t t t x S I M =
加法季节效应的提取，加法模型季节效应的提取步骤第一步：从原序列中消除趋势效应y,=X,-T第二步：计算序列总均值kmZy第三步：计算季度均值i=lJ=j=1,2,..,k1第四步：季度均值减总均值，得到季节指数S,=y,-J
加法季节效应的提取 • 加法模型季节效应的提取步骤 第一步：从原序列中消除趋势效应 第二步：计算序列总均值 第三步：计算季度均值 第四步：季度均值减总均值，得到季节指数 t t t y x T = − 1 1 k m i j i j y y k m = = = 1 , 1, 2, , k ij i j y y j k k = = = j j S y y = −