8 9 10 11 12 25.4 19 14.5 7.7 -0.4 23.9 20.7 12.8 4.2 0.9 26.6 18.6 14 5.4 -1.5 25.1 22.2 14.8 4 0.1 25.6 20.9 13 5.9 -0.6 25.7 21.8 12.6 3 -0.6
（三）综合分析 常用综合分析模型：
加法模型：xt?Tt?St?It 乘法模型：xt?Tt?St?It 混合模型：
a)xt?St?Tt?Itb)xt?St?(Tt?It)
例4：对1993年——2000年中国社会消费品零售总额序列（数据见下表）进行确定性时序分析。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1993 977.5 892.5 942.3 941.3 962.2 1005.7 963.8 959.8 1023.3 1051.1 1102 1415.5 1994 1192.2 1162.7 1167.5 1170.4 1213.7 1281.1 1251.5 1286 1396.2 1444.1 1553.8 1932.2 1995 1602.2 1491.5 1533.3 1548.7 1585.4 1639.7 1623.6 1637.1 1756 1818 1935.2 2389.5 1996 1909.1 1911.2 1860.1 1854.8 1898.3 1966 1888.7 1916.4 2083.5 2148.3 2290.1 2848.6 1997 2288.5 2213.5 2130.9 2100.5 2108.2 2164.7 2102.5 2104.4 2239.6 2348 2454.9 2881.7 1998 2549.5 2306.4 2279.7 2252.7 2265.2 2326 2286.1 2314.6 2443.1 2536 2652.2 3131.4 1999 2662.1 2538.4 2403.1 2356.8 2364 2428.8 2380.3 2410.9 2604.3 2743.9 2781.5 3405.7 2000 2774.7 2805 2627 2572 2637 2645 2597 2636 2854 3029 3108 3680
（4）X12过程 简介：
X-12过程是美国国情调查局编制的时间序列季节调整过程。它的基本原理就是时间序列的确定性因素分解方法； 因素分解：
长期趋势起伏 季节波动 不规则波动
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交易日影响 模型：
加法模型 乘法模型
方法特色：普遍采用移动平均的方法
? 用多次短期中心移动平均消除随机波动 ? 用周期移动平均消除趋势
? 用交易周期移动平均消除交易日影响
例4续：对1993年——2000年中国社会消费品零售总额序列使用X-12过程进行季节调整 。
选择模型（无交易日影响）：xt?TtStIt 【思考与练习】
1． 爱荷华州1948-1979年非农产品季度收入数据如表4.6所示，选择适当模型拟合该序列长期趋势。
2.某地区1962—1970年平均每头奶牛的月度产奶量数据（单位：磅）如表4.7所示。 （1）绘制该序列的时序图，直观考察该序列的特点。
（2）使用因数分解方法，拟合该序列的发展，并预测1976年该地区奶牛的月度产量。 （3）使用X—1方法，确定该序列的趋势。
3.某城市1980年1月至1995年8月没月屠宰生猪数量（单位：头）如表4.8所示，选择适当模型拟合该序列的发展，并预测1995年9月至1997年9月该城市生猪屠宰数量。
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