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1、关于CPI季节性商品处理问题的研究包括中国CPI准备的理论和实践、内容摘要、第一章介绍、第二章季节性商品、第三章季节性商品处理、第四章季节性数据集下的实证分析、第五章CPI准备季节性相关问题实践、第六章结论和创新基于季节数据集的第四章实证分析，第五章CPI准备季节相关问题练习，第六章结论和创新，CPI季节调整想法，主流季节调整方法开发过程，图1.1:主流季节调整方法或程序粗略开发过程，国内相关领域现有问题研究，第一章介绍第五章CPI准备季节相关问题实践，第六章结论和创新，季节商品概述，季节商品价格关系，第三章季节商品处理，第一章介绍，第二章季节性商品，第三章季节性商品处理，第四章季节性数据集的实证分析，第五章CPI准备季节相关问题实践第四章实证分析，第一章介绍，第二章季节性商品，第三章季节性商品处理，第四章季节性数据集的实证分析，第五章关于CPI准备的季节性相关问题的实践，第六章结论和创新，fisher和trnqvista固定价格指数，图4.2 fisher和trnqvista固定价格指数实际和近似指数，图4.4近似与实际Paasche、Fisher和Trnqvist月价格指数，传统季节调整方法的主要问题，指数方法季节调整比较，图4.9指数方法季节调整结果比较，传统季节调整方法比较，图4.10TRAMO/SEATS和X12 第5章CPI准备的季节相关问题实践，第6章结论和创新，“尾因素”影响和度量，图5.12013国家/城市/农村主导因素趋势图，中国CPI准备过程，中国CPI准备过程，对中国CPI准备工作的思考，第6章结论和创新， 第五章CPI准备季节相关问题练习，第六章结论和创新，主要结论，以去年同期的方式处理季节商品可以认为是对季节因素的调整。 与固定指数相比，链指数能否缩小Laspeyres和Paasche指数之间的差异取决于季节篮子的数据结构。近似指数和实际指数的差异取决于基准消费模式和报告期消费模式的差异。累计年度指数是季节性调整的价格指数。中央化滚动年指数可以使用季节性调整的月同比及汇率价格指数进行预测。据中国CPI的“领先因素”分析，2012年物价对2013年“领先因素”的影响呈先证后减少趋势。扩大和短缺，扩大季节商品数据集中包含的季节商品类型；考虑早或晚，以及在市场存续期间没有确定的强季节性商品。引入Trnqvist指数，与Laspeyres、Paasche和Fisher指数处理结果进行比较。分析结果显示，fischer和Trnqvist指数介于Laspeyres，Paasche指数之间，两者都非常接近。季节性商品中包含的月汇率价格指数和与月同比价格指数均使用传统的衡量模型或时间系列方法(X12-ARIMA和TRAMO/SEATS)和指数方法(使用中心滚动年度指数计算季节调整系数)进行了季节性调整。测量了我国CPI中存在的“主导因素”的影响，并对我国在CPI编制过程中遇到的季节调整方法的应用、类别权重的确定、新鲜蔬菜新鲜水果类季节商品的处理方