Сезонная корректировка

Что такое сезонная корректировка?

Экономисты и другие практики иногда интересуются извлечением глобальных трендов и деловых циклов временных рядов, свободных от эффекта известной сезонности. Маленькие перемещения в тренде могут быть замаскированы seasonal component, трендом с фиксированной и известной периодичностью (например, ежемесячно или ежеквартально). Присутствие сезонности может мешать сравнивать относительные изменения в двух или больше рядах.

Сезонная корректировка является процессом удаления неприятности периодический компонент. Результатом сезонной корректировки являются временные ряды deseasonalized. Данные Deseasonalized полезны для исследования тренда и любого остающегося неправильного компонента. Поскольку информация потеряна во время сезонного процесса корректировки, необходимо сохранить исходные данные в будущих целях моделирования.

Ряд Deseasonalized

Рассмотрите разложение временных рядов, yt, на три компонента:

  • Компонент тренда, Tt

  • Сезонный компонент, St с известной периодичностью s

  • Неправильный (стационарный) стохастический компонент, It

Наиболее распространенные разложения являются дополнением, мультипликативным, и аддитивным журналом.

Чтобы в сезон настроить временные ряды, сначала получите оценку сезонного компонента, S^t. ОценкаS^t должен быть ограничен колебаться вокруг нуля (по крайней мере, приблизительно) для аддитивных моделей, и вокруг одной, приблизительно, для мультипликативных моделей. Эти ограничения позволяют сезонному компоненту идентифицироваться от компонента тренда.

Данный S^t, deseasonalized ряд вычисляется путем вычитания (или деления на) предполагаемый сезонный компонент, в зависимости от принятого разложения.

  • Для аддитивного разложения deseasonalized рядом дают dt=ytS^t.

  • Для мультипликативного разложения deseasonalized рядом дают dt=yt/S^t.

Сезонный процесс корректировки

К наилучшей оценке сезонный компонент ряда необходимо сначала оценить и удалить компонент тренда. С другой стороны, к наилучшей оценке компонент тренда, необходимо сначала оценить и удалить сезонный компонент. Таким образом сезонная корректировка обычно выполняется как итеративный процесс. Следующие шаги для сезонной корректировки напоминают используемых в X-12-ARIMA сезонная программа корректировки американского Бюро переписи [1].

  1. Получите первую оценку компонента тренда, T^t, использование скользящего среднего значения или параметрической оценки тренда.

  2. Детрендируйте исходный ряд. Для аддитивного разложения вычислить xt=ytT^t. Для мультипликативного разложения вычислить xt=yt/T^t.

  3. Примените сезонный фильтр к детрендированному ряду,xt, получить оценку сезонного компонента, S^t. Сосредоточьте оценку, чтобы колебаться вокруг нуля или один, в зависимости от выбранного разложения. Используйте S 3×3 сезонный фильтр, если у вас есть соответствующие данные или стабильный сезонный фильтр в противном случае.

  4. Deseasonalize исходный ряд. Для аддитивного разложения вычислить dt=ytS^t. Для мультипликативного разложения вычислить dt=yt/S^t..

  5. Получите вторую оценку компонента тренда, T^t,, использование deseasonalized ряда dt. Рассмотрите использование фильтра Хендерсона [1] с асимметричными весами в концах ряда.

  6. Детрендируйте исходный ряд снова. Для аддитивного разложения вычислить xt=ytT^t. Для мультипликативного разложения вычислить xt=yt/T^t.

  7. Примените сезонный фильтр к детрендированному ряду, xt, получить оценку сезонного компонента, S^t. Рассмотрите использование S 3×5 сезонный фильтр, если у вас есть соответствующие данные или стабильный сезонный фильтр в противном случае.

  8. Deseasonalize исходный ряд. Для аддитивного разложения вычислить dt=ytS^t. Для мультипликативного разложения вычислить dt=yt/S^t. Это - финал deseasonalized ряд.

Ссылки

[1] Findley, D. F. Б. К. Монселл, В. Р. Белл, Член конгресса Отто, и До н.э. Чен. “Новые Возможности и Методы Программы X-12-ARIMA Seasonal-Adjustment”. Журнал Business & Economic Statistics. Издание 16, Номер 2, 1998, стр 127–152.

Связанные примеры

Больше о

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте