| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1. 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外季节调整方法的研究综述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内有关季节调整的研究综述 | 第13-15页 |
| 1.3 研究思路和文章框架 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的创新 | 第17-18页 |
| 2. 季节调整的理论与方法 | 第18-35页 |
| 2.1 季节调整定义、目的和作用 | 第18-21页 |
| 2.1.1 季节调整的定义 | 第18-19页 |
| 2.1.2 经济时间序列季节调整的意义 | 第19-21页 |
| 2.2 时间序列分解模型 | 第21-22页 |
| 2.3 主要的季节调整方法的演变 | 第22-23页 |
| 2.4 X-12-ARIMA理论方法 | 第23-31页 |
| 2.4.1 regARIMA模块原理 | 第24-25页 |
| 2.4.2 regARIMA模块的日历效应 | 第25-28页 |
| 2.4.3 regARIMA模块的异常值识别 | 第28-29页 |
| 2.4.4 X-11模块 | 第29-31页 |
| 2.5 TRAMO/SEATS理论方法 | 第31-34页 |
| 2.5.1 TRAMO的基本原理 | 第32-33页 |
| 2.5.2 SEATS的基本原理 | 第33-34页 |
| 2.6 x-12-ARIMA与TRAMO/SEATS在应用中的比较 | 第34-35页 |
| 3. 季节调整中节假日的调整方法分析 | 第35-42页 |
| 3.1 我国节假日的特征及分类 | 第35-37页 |
| 3.2 我国节假日对经济的影响 | 第37-38页 |
| 3.3 我国公历节日的季节调整方法 | 第38-39页 |
| 3.3.1 不考虑假期时长的调整模型 | 第38页 |
| 3.3.2 考虑假期时长的调整模型 | 第38-39页 |
| 3.4 我国春节的季节调整方法 | 第39-42页 |
| 4. 零售商品总额的季节调整实证研究 | 第42-63页 |
| 4.1 公历节假日的调整 | 第43-50页 |
| 4.1.1 基于“十一”假期的调整 | 第43-44页 |
| 4.1.2 基于“五一”假期的比较研究 | 第44-47页 |
| 4.1.3 基于“元旦”假期的比较研究 | 第47-49页 |
| 4.1.4 基于双十一效应的研究 | 第49-50页 |
| 4.1.5 小结 | 第50页 |
| 4.2 X-12-ARIMA体系与T/S体系方法比较 | 第50-57页 |
| 4.2.1 X-12-ARIMA的比较研究 | 第50-55页 |
| 4.2.2 T/S的调整 | 第55-56页 |
| 4.2.3 X-12-ARIMA和T/S的比较 | 第56-57页 |
| 4.3 考虑春节效应的季节调整 | 第57-60页 |
| 4.4 季节调整结果分析 | 第60-63页 |
| 5. 结论和论文不足 | 第63-65页 |
| 5.1 主要结论 | 第63-64页 |
| 5.2 本文的不足及展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |