报告题目：基于归整化奇异值分解的季节调整法

主讲人：林蔚副教授，任职于首都经济贸易大学国际经济管理学院。主要研究领域包括时间序列分析和非参数计量经济学。他在Journal of Econometrics, Journal of Business and Economic Statistics等国际学术期刊上发表学术论文数篇，主持并参与两项国家自科基金。

论文摘要：我们提出了一种新的基于归整化奇异值分解的季节调整法，该方法将季节时间序列重编成一个二维矩阵，然后对该数据矩阵进行某种合适的变换后，再进行归整化奇异值分解来提取季节成分。该季节调整法足够灵活，可以提取两种季节效应，一种是不随时间变化的固定季节效应，另一种是可随时间变化的时变季节效应。因为季节成分具有反复出现和变化平滑的特性，我们提取时变季节效应时对其施加了粗糙惩罚以保证其平滑性。我们提出的季节调整法可以适用于非季节成分为平稳或差分平稳的季节时间序列。另外，该方法也具有较好的可扩展性，在作出适当修改后，可以处理一些特殊情形：（一）季节效应中存在突变，（二）具有混合频率的季节时间序列，（三）存在多重季节效应。与经典的美国统计局的X-13ARIMA-SEATS季节调整程序相比，我们的方法在模拟和真实数据的应用中都具有较明显的优势。

时间：2018年05月23日，周三， 14:00-15:30

地点：辽宁大学蒲河校区则行楼217会议室

主办：辽宁大学转型国家经济政治研究中心、辽宁大学国际关系学院