Сезонная корректировка

Сезонная корректировка или десезонализация — это статистический метод удаления сезонной составляющей временного ряда . Обычно это делается при желании проанализировать тренд и циклические отклонения от тренда временного ряда независимо от сезонных компонентов. Многие экономические явления имеют сезонные циклы, такие как сельскохозяйственное производство (урожайность сельскохозяйственных культур колеблется в зависимости от сезона) и потребительское потребление (увеличение личных расходов в преддверии Рождества ). Необходимо сделать поправку на этот компонент, чтобы понять основные тенденции в экономике, поэтому официальная статистика часто корректируется с целью исключения сезонных компонентов. ^[1] Обычно по уровню безработицы приводятся сезонно скорректированные данные, чтобы выявить основные тенденции и циклы на рынках труда. ^[2]^[3]

Компоненты временного ряда [ править ]

Исследование многих экономических временных рядов становится проблематичным из-за сезонных колебаний. Временной ряд состоит из четырех компонентов:

$S_{t}$ : Сезонная составляющая
$T_{t}$ : тренда компонент
$C_{t}$ : циклический компонент
$E_{t}$ : Ошибка , или неправильный компонент.

Разница между сезонными и циклическими закономерностями:

Сезонные закономерности имеют фиксированную и известную продолжительность, тогда как циклические закономерности имеют переменную и неизвестную длину.
Циклическая закономерность существует, когда данные демонстрируют подъемы и спады, не имеющие фиксированного периода (продолжительность обычно не менее 2 лет).
Средняя продолжительность цикла обычно больше, чем продолжительность сезонности.
Величина циклических изменений обычно более изменчива, чем сезонных колебаний. ^[4]

Связь между декомпозицией компонентов временного ряда

Аддитивное разложение: $Y_{t}=S_{t}+T_{t}+C_{t}+E_{t}$ , где $Y_{t}$ это данные на момент времени $t$ .
Мультипликативное разложение: $Y_{t}=S_{t}\cdot T_{t}\cdot C_{t}\cdot E_{t}$ .
Журналы превращают мультипликативные отношения в аддитивные отношения: $Y_{t}=S_{t}\cdot T_{t}\cdot C_{t}\cdot E_{t}\rightarrow \log Y_{t}=\log S_{t}+\log T_{t}+\log C_{t}+\log E_{t}$ :
Аддитивная модель подходит, если величина сезонных колебаний не меняется в зависимости от уровня.
Если сезонные колебания пропорциональны уровню ряда, то подходит мультипликативная модель. Мультипликативное разложение более распространено в экономических рядах.

Методы настройки [ править ]

В отличие от трендовых и циклических компонентов, сезонные компоненты теоретически происходят с одинаковой величиной в течение одного и того же периода времени каждый год. Сезонные компоненты ряда иногда считаются неинтересными и затрудняющими интерпретацию ряда. Удаление сезонного компонента позволяет сосредоточить внимание на других компонентах и позволит улучшить анализ. ^[5]

Различные статистические исследовательские группы разработали разные методы сезонной корректировки, например X-13-ARIMA и X-12-ARIMA, разработанные Бюро переписи населения США ; TRAMO /SEATS, разработанный Банком Испании ; ^[6] США MoveReg (для еженедельных данных), разработанный Бюро статистики труда ; ^[7] STAMP разработан группой под руководством С. Дж. Купмана; ^[8] и «Сезонное и трендовое разложение с использованием лёсса» (STL), разработанное Кливлендом и др. (1990). ^[9] Хотя X-12/13-ARIMA можно применять только к ежемесячным или квартальным данным, разложение STL можно использовать для данных с любым типом сезонности. Кроме того, в отличие от X-12-ARIMA, STL позволяет пользователю контролировать степень плавности цикла тренда и степень изменения сезонной составляющей с течением времени. X-12-ARIMA может обрабатывать как аддитивную, так и мультипликативную декомпозицию, тогда как STL можно использовать только для аддитивной декомпозиции. Чтобы добиться мультипликативной декомпозиции с использованием STL, пользователь может получить журнал данных перед декомпозицией, а затем выполнить обратное преобразование после декомпозиции. ^[9]

Программное обеспечение [ править ]

Каждая группа предоставляет программное обеспечение, поддерживающее свои методы. Некоторые версии также включены в состав более крупных продуктов, а некоторые имеются в продаже. Например, SAS включает X-12-ARIMA, а Oxmetrics — STAMP. Недавний шаг общественных организаций по гармонизации практики сезонной корректировки привел к разработке системы Demetra+ Евростатом , и Национальным банком Бельгии которая в настоящее время включает в себя как X-12-ARIMA, так и TRAMO/SEATS. ^[10] R включает в себя разложение STL. ^[11] Метод X-12-ARIMA можно использовать через пакет R «X12». ^[12] EViews поддерживает X-12, X-13, Tramo/Seats, STL и MoveReg.

Пример [ править ]

Одним из хорошо известных примеров является уровень безработицы , который представлен временным рядом. Этот уровень особенно зависит от сезонных влияний, поэтому важно освободить уровень безработицы от его сезонной составляющей. Такое сезонное влияние может быть связано с выпускниками школ или бросившими учебу студентами, стремящимися трудоустроиться, а также с регулярными колебаниями во время каникул. Как только сезонное влияние будет удалено из этого временного ряда, данные об уровне безработицы можно будет значимо сравнить за разные месяцы и сделать прогнозы на будущее. ^[3]

Когда сезонная корректировка не выполняется с ежемесячными данными, используются годовые изменения, чтобы избежать влияния сезонности.

Косвенная сезонная корректировка [ править ]

Когда из данных временных рядов удалена сезонность, говорят, что они непосредственно скорректированы с учетом сезонных колебаний . Если он состоит из суммы или индексной агрегации временных рядов, которые были скорректированы с учетом сезонных колебаний, то говорят, что он был скорректирован с учетом сезонных колебаний косвенно . Косвенная сезонная корректировка используется для крупных компонентов ВВП, которые состоят из многих отраслей, которые могут иметь разные сезонные характеристики и поэтому анализируются и сезонно корректируются отдельно. Косвенная сезонная корректировка также имеет то преимущество, что совокупный ряд представляет собой точную сумму рядов компонентов. ^[13]^[14]^[15] Сезонность может проявляться в косвенно скорректированном ряду; иногда это называют остаточной сезонностью .

Шаги по стандартизации процессов корректировки сезонной

создали группу Из-за различной практики сезонной корректировки, применяемой различными учреждениями, Евростат и Европейский центральный банк для продвижения стандартных процессов. В 2009 году небольшая группа, состоящая из экспертов статистических учреждений и центральных банков Европейского Союза , разработала «Руководство ЕСС по сезонной корректировке». ^[16] которая реализуется во всех статистических учреждениях Европейского Союза. Его также добровольно принимают другие государственные статистические учреждения за пределами Европейского Союза.

Использование сезонно скорректированных регрессиях данных в

По теореме Фриша-Во-Ловелла не имеет значения, вводятся ли в уравнение регрессии фиктивные переменные для всех сезонов, кроме одного, или же независимая переменная сначала корректируется с учетом сезонных колебаний (тем же методом фиктивной переменной), и регрессия тогда беги.

Поскольку сезонная корректировка вводит компонент «необратимого» скользящего среднего (MA) в данные временных рядов, тесты единичного корня (такие как тест Филлипса-Перрона ) будут смещены в сторону неотклонения нулевого единичного корня . ^[17]

использования сезонно скорректированных данных Недостатки

Использование сезонно скорректированных данных временных рядов может ввести в заблуждение, поскольку сезонно скорректированные ряды содержат как «тренд - цикл» компонент , так и компонент ошибки . Таким образом, то, что кажется «спадом» или «подъёмом», на самом деле может быть случайностью в данных. По этой причине, если целью является нахождение поворотных точек в ряду, рекомендуется использовать компонент цикла тренда, а не данные, скорректированные с учетом сезонных колебаний. ^[3]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

^ «Рост розничных расходов усиливает надежды, что Великобритания сможет избежать двойной рецессии» . Хранитель . 17 февраля 2012 г. Архивировано из оригинала 8 марта 2017 г.
^ «Что такое сезонная корректировка?» . www.bls.gov . Архивировано из оригинала 20 декабря 2011 г.
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с Гайндман, Роб Дж; Атанасопулос, Джордж. Прогнозирование: принципы и практика . стр. Глава 6.1. Архивировано из оригинала 12 мая 2018 года.
^ 2.1 Графика — OTexts . Архивировано из оригинала 17 января 2018 г. {{cite book}}: |website= игнорируется ( помогите )
^ «MCD — Часто задаваемые вопросы о сезонной корректировке» . www.census.gov . Архивировано из оригинала 13 января 2017 г.
^ Управление статистики ОЭСР. «Глоссарий статистических терминов ОЭСР - Определение сезонной корректировки» . stats.oecd.org . Архивировано из оригинала 26 апреля 2014 г.
^ MoveReg
^ «ШТАМП» . www.stamp-software.com . Архивировано из оригинала 9 мая 2015 г.
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б 6.5 Разложение STL | Отексты . Архивировано из оригинала 12 мая 2018 г. Проверено 12 мая 2016 г. {{cite book}}: |website= игнорируется ( помогите )
^ ОЭСР, Экспертная группа по краткосрочной экономической статистике (июнь 2002 г.), Гармонизация методов сезонной корректировки в Европейском Союзе и странах ОЭСР.
^ Гайндман, Р.Дж. 6.4 Разложение X-12-ARIMA | Отексты . Архивировано из оригинала 17 января 2018 г. Проверено 15 мая 2016 г. {{cite book}}: |website= игнорируется ( помогите )
^ Коварик, Александр (20 февраля 2015 г.). «Xx12» (PDF) . cran.r-project.org . Архивировано (PDF) из оригинала 6 декабря 2016 г. Проверено 2 августа 2016 г.
^ Центральное статистическое управление Венгрии. Методы и практика сезонной корректировки , Будапешт, июль 2007 г.
^ Томас Д. Эванс. Прямая и косвенная сезонная корректировка для серии национальных трудовых ресурсов CPS , Материалы совместных статистических совещаний, 2009 г., Секция деловой и экономической статистики
^ Маркус Шайблекер, 2014. «Прямой и косвенный подход к сезонной корректировке», Рабочие документы WIFO 460, WIFO. Аннотация в IDEAS/REPEC
^ http://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5910549/KS-RA-09-006-EN.PDF ^{[ пустой URL PDF ]}
^ Маддала, Г.С.; Ким, Ин-Му (1998). Единичные корни, коинтеграция и структурные изменения . Кембридж: Издательство Кембриджского университета. стр. 364–365 . ISBN 0-521-58782-4 .

Дальнейшее чтение [ править ]

Эндерс, Уолтер (2010). Прикладные эконометрические временные ряды (Третье изд.). Нью-Йорк: Уайли. стр. 97–103. ISBN 978-0-470-50539-7 .
Гайселс, Эрик ; Осборн, Дениз Р. (2001). Эконометрический анализ сезонных временных рядов . Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета. стр. 93–120. ISBN 0-521-56588-Х .
Хиллеберг, Свенд (1986). Сезонность в регрессии . Орландо: Академическая пресса. стр. 36–44. ISBN 0-12-363455-5 .
Джадиц, Тед (декабрь 1994 г.). «Сезонность: экономические данные и модельная оценка». Ежемесячный обзор труда BLS. стр. 17–22.

Внешние ссылки [ править ]

Загрузите Demetra+ с сайта circa.europa.eu.
Сезонная корректировка на портале КРОС (www.cros-portal.eu)
Рекомендации ESS по сезонной корректировке

[1] «Рост розничных расходов усиливает надежды, что Великобритания сможет избежать двойной рецессии» . Хранитель . 17 февраля 2012 г. Архивировано из оригинала 8 марта 2017 г.

[2] «Что такое сезонная корректировка?» . www.bls.gov . Архивировано из оригинала 20 декабря 2011 г.

[:1-3] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с Гайндман, Роб Дж; Атанасопулос, Джордж. Прогнозирование: принципы и практика . стр. Глава 6.1. Архивировано из оригинала 12 мая 2018 года.

[otexts.org-4] 2.1 Графика — OTexts . Архивировано из оригинала 17 января 2018 г. {{cite book}}: |website= игнорируется ( помогите )

[5] «MCD — Часто задаваемые вопросы о сезонной корректировке» . www.census.gov . Архивировано из оригинала 13 января 2017 г.

[6] Управление статистики ОЭСР. «Глоссарий статистических терминов ОЭСР - Определение сезонной корректировки» . stats.oecd.org . Архивировано из оригинала 26 апреля 2014 г.

[7] MoveReg

[8] «ШТАМП» . www.stamp-software.com . Архивировано из оригинала 9 мая 2015 г.

[:0-9] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б 6.5 Разложение STL | Отексты . Архивировано из оригинала 12 мая 2018 г. Проверено 12 мая 2016 г. {{cite book}}: |website= игнорируется ( помогите )

[10] ОЭСР, Экспертная группа по краткосрочной экономической статистике (июнь 2002 г.), Гармонизация методов сезонной корректировки в Европейском Союзе и странах ОЭСР.

[11] Гайндман, Р.Дж. 6.4 Разложение X-12-ARIMA | Отексты . Архивировано из оригинала 17 января 2018 г. Проверено 15 мая 2016 г. {{cite book}}: |website= игнорируется ( помогите )

[12] Коварик, Александр (20 февраля 2015 г.). «Xx12» (PDF) . cran.r-project.org . Архивировано (PDF) из оригинала 6 декабря 2016 г. Проверено 2 августа 2016 г.

[13] Центральное статистическое управление Венгрии. Методы и практика сезонной корректировки , Будапешт, июль 2007 г.

[14] Томас Д. Эванс. Прямая и косвенная сезонная корректировка для серии национальных трудовых ресурсов CPS , Материалы совместных статистических совещаний, 2009 г., Секция деловой и экономической статистики

[15] Маркус Шайблекер, 2014. «Прямой и косвенный подход к сезонной корректировке», Рабочие документы WIFO 460, WIFO. Аннотация в IDEAS/REPEC

[16] ttp://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5910549/KS-RA-09-006-EN.PDF ^{[ пустой URL PDF ]}

[17] Маддала, Г.С.; Ким, Ин-Му (1998). Единичные корни, коинтеграция и структурные изменения . Кембридж: Издательство Кембриджского университета. стр. 364–365 . ISBN 0-521-58782-4 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]