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例17 表3-27第三列是某种农产品1997-2001年各季的上市量，用剩余法测定循环指数。
首先，利用移动平均趋势剔除法计算此家产品各季上市量的季节指数S。其方法与例17和18完全相同，结果见表3-26的第四列，并用原始数列除以该指数得到的分离了季节因素后的数列，见第五列，即完成了
这一步。
然后在新数列的基础上，利用线性趋势模型 计算出分离了季节因素后新数列的趋势值，求出的拟合方程为：
所得数列为第六列。利用去除季节因素后的新数列除以此趋势数列得到表3-26的第七列，这一列时间数列是先后剔除了季节因素和趋势因素后剩余的数列，只含有的循环因素和不规则因素，即完成了
这一步。最后，用此数列(第八列)进行移动项数k=3的移动平均进行平滑，便得到了循环波动因素的指数，见第八列。
表3-26
|
年/季 |
时间编号 |
各季上市量Y |
季节指数S |
季节分离后数列Y/S |
季节分离后趋势T |
周期及随机波动C×I |
周期波动C |
随机波动I |
|
（1） |
（2） |
（3） |
（4） |
（5） |
（6） |
（7） |
（8） |
（9） |
|
1997/1 |
1 |
25 |
0.7922 |
31．56 |
31.17 |
1.01 |
|
|
|
|
2 |
32 |
1.0424 |
30.70 |
31.73 |
0.97 |
0.96 |
1.01 |
|
|
3 |
37 |
1.2752 |
29.01 |
32.28 |
0.90 |
0.92 |
0.98 |
|
|
4 |
26 |
0.8902 |
29.21 |
32.84 |
0.89 |
0.97 |
0.91 |
|
1998/1 |
5 |
30 |
0.7922 |
37.87 |
33.40 |
1.13 |
1.03 |
1.10 |
|
|
6 |
38 |
1.0424 |
36.46 |
33.96 |
1.07 |
1.05 |
1.02 |
|
|
7 |
42 |
1.2752 |
32.94 |
34.52 |
0.95 |
1.00 |
0.96 |
|
|
8 |
30 |
0.8902 |
33.70 |
35.08 |
0.96 |
0.98 |
0.98 |
|
1999/1 |
9 |
29 |
0.7922 |
36.61 |
35.64 |
1.03 |
1.01 |
1.02 |
|
|
10 |
39 |
1.0424 |
37.41 |
36.20 |
1.03 |
1.04 |
0.99 |
|
|
11 |
50 |
1.2752 |
39.21 |
36．76 |
1.07 |
1.05 |
1.01 |
|
|
12 |
35 |
0.8902 |
39.32 |
37.32 |
1.05 |
1.04 |
1.01 |
|
2000/1 |
13 |
30 |
0.7922 |
37.87 |
37.88 |
1.00 |
1.01 |
0.99 |
|
|
14 |
39 |
1.0424 |
37.41 |
38.44 |
0.97 |
1.00 |
0．97 |
|
|
15 |
51 |
1.2752 |
39.99 |
38.99 |
1.03 |
1.02 |
1.01 |
|
|
16 |
37 |
0.8902 |
41.56 |
39.55 |
1.05 |
1.00 |
1.05 |
|
2001/1 |
17 |
29 |
0.7922 |
36.61 |
40.11 |
0.91 |
0.98 |
0.93 |
|
|
18 |
42 |
1.0424 |
40.29 |
40.67 |
0.99 |
0.98 |
1.01 |
|
|
19 |
55 |
1.2752 |
43.13 |
41.23 |
1.05 |
1.02 |
1.03 |
|
|
20 |
38 |
0.8902 |
42.69 |
41.79 |
1.02 |
1.00 |
1.02 |
|
2002/1 |
21 |
31 |
0.7922 |
39.13 |
42.35 |
0.92 |
0.97 |
0.95 |
|
|
22 |
43 |
1.0424 |
41.25 |
42.91 |
0.96 |
0.95 |
1.01 |
|
|
23 |
54 |
1.2752 |
42.35 |
43.47 |
0.97 |
0.99 |
0.98 |
|
|
24 |
41 |
0.8902 |
46.06 |
44.03 |
1.05 |
|
|
(2)不规则变动的测定。
