| 内容摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-12页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·选题意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究动态及文献综述 | 第12-16页 |
| ·国外研究历程及文献综述 | 第12-14页 |
| ·国内研究动态及文献综述 | 第14-16页 |
| ·基本思路与框架 | 第16-17页 |
| ·文章的创新之处 | 第17-18页 |
| 第2章 理论分析 | 第18-36页 |
| ·X-12-ARIMA模型分析 | 第18-26页 |
| ·regARIMA模块简介 | 第18-20页 |
| ·X-11模块简介 | 第20-26页 |
| ·TRAMO-SEATS模型分析 | 第26-30页 |
| ·TRAMO模块分析 | 第26-28页 |
| ·SEATS模块分析 | 第28-30页 |
| ·X-13ARIMA-SEATS模型分析 | 第30-36页 |
| ·X-13ARIMA-SEATS简介 | 第31-32页 |
| ·X-13A-S的regARIMA建模能力 | 第32-33页 |
| ·X-13A-S对于X-12-ARIMA在诊断上的继承 | 第33页 |
| ·X-13A-S对SEATS估计在诊断方面的改进 | 第33-36页 |
| 第3章 实证研究 | 第36-48页 |
| ·软件介绍 | 第36-37页 |
| ·数据的处理 | 第37-38页 |
| ·季节调整 | 第38-46页 |
| ·X-13A-S流程简介 | 第38页 |
| ·不考虑春节效应的模型 | 第38-41页 |
| ·考虑春节效应的季节调整 | 第41-42页 |
| ·季节调整的效果 | 第42-46页 |
| ·模型的总结和评价 | 第46-48页 |
| 第4章 总结与展望 | 第48-52页 |
| ·全文总结 | 第48-49页 |
| ·内容总结 | 第48-49页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·问题与展望 | 第49-52页 |
| ·可能存在的问题 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 后记 | 第54页 |