X-13ARIMA-СИДЕНЬЯ

X-13ARIMA-СИДЕНЬЯ
Разработчик(и)	Бюро переписи населения США
Стабильная версия	3.0 (Виндовс) / 15 июня 2020 г .; 3 года назад
Репозиторий	www .перепись .gov /данные /программное обеспечение /x13as .html ;
Операционная система	Windows , Линукс / Юникс
Тип	Статистическое программное обеспечение
Лицензия	Общественное достояние (в США; авторские права предоставлены в других странах)
Веб-сайт	www .перепись .gov /данные /программное обеспечение /x13as .html

X-13ARIMA-SEATS , преемник X-12-ARIMA и X-11 , представляет собой набор статистических методов для сезонной корректировки и другого описательного анализа данных временных рядов , которые реализованы в пакете программного обеспечения Бюро переписи населения США. ^[3] Эти методы используются или использовались Статистическим управлением Канады , Австралийским статистическим бюро и статистическими управлениями многих других стран. ^[4]^[5]

X-12-ARIMA можно использовать вместе со многими статистическими пакетами, такими как SAS в его пакете эконометрических и временных рядов (ETS), R в его (сезонном) пакете, ^[6] Gretl или EViews , который предоставляет графический пользовательский интерфейс для X-12-ARIMA, и NumXL, который использует функциональность X-12-ARIMA в Microsoft Excel. ^[7] Также существует версия для MATLAB . ^[8]

Известные статистические агентства в настоящее время ^{[ когда? ]} использование X-12-ARIMA для сезонной корректировки включает Статистическое управление Канады , ^[9] США Бюро статистики труда ^[10] и Департамент переписи и статистики (Гонконг) . ^[11] Бразильский институт географии и статистики использует X-13-ARIMA. ^[12]

X-12-ARIMA был преемником X-11-ARIMA; текущая версия - X-13ARIMA-SEATS. ^[13]

X-13-ARIMA-SEATS Исходный код можно найти на веб-сайте Бюро переписи населения. ^[1]

Методы [ править ]

Метод сезонной корректировки по умолчанию основан на алгоритме X-11. Предполагается, что наблюдения во временном ряду, $Y_{t}$ , можно разложить аддитивно,

{\begin{aligned}{\textit {Y}}_{t}&={T}_{t}+{S}_{t}+{I}_{t}\end{aligned}}

или мультипликативно,

{\begin{aligned}{\textit {Y}}_{t}&={T}_{t}\times {S}_{t}\times {I}_{t}.\end{aligned}}

В этом разложении $T_{t}$ - это компонент тренда (или «цикла тренда», поскольку он также включает в себя циклические движения, такие как бизнес-циклы), $S_{t}$ – сезонная составляющая, и $I_{t}$ – нерегулярная (или случайная) составляющая. Цель состоит в том, чтобы оценить каждый из трех компонентов, а затем удалить сезонный компонент из временного ряда, получив сезонно скорректированный временной ряд. ^[14]

Разложение осуществляется посредством итеративного применения центрированных скользящих средних. Например, для аддитивной декомпозиции месячного временного ряда алгоритм следует следующей схеме:

Первоначальная оценка тренда получается путем расчета центрированных скользящих средних для 13 наблюдений (из $t-6$ к $t+6$ ).
Вычтите первоначальную оценку ряда трендов из исходного ряда, оставив сезонные и нерегулярные компоненты (SI).
Рассчитайте первоначальную оценку сезонного компонента, используя центрированное скользящее среднее ряда SI с сезонными частотами, например: $t-24,t-12,t,t+12,t+24$
Рассчитайте первоначальный сезонно скорректированный ряд путем вычитания исходного сезонного компонента из исходного ряда.
Рассчитайте еще одну оценку тренда, используя другой набор весов (известный как «веса Хендерсона»).
Снова удалите тренд и рассчитайте еще одну оценку сезонного фактора.
Сезонно скорректируйте ряд еще раз с учетом новых сезонных факторов.
Рассчитайте окончательный тренд и нерегулярные компоненты из сезонно скорректированного ряда.

Метод также включает ряд тестов, диагностики и другой статистики для оценки качества сезонных корректировок.

Авторские права и условия [ править ]

Программное обеспечение разработано правительством США и находится в свободном доступе (в США); авторские права на это программное обеспечение также были предоставлены другим странам; «Пользователь соглашается добросовестно использовать Программное обеспечение таким образом, чтобы не причинить ущерба, вреда или затруднений Соединенным Штатам/торговле». ^[2]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

↑ Перейти обратно: Перейти обратно: ^а ^б «Страница загрузки X-13ARIMA-SEATS (версия для Unux/Linux) — Программа сезонной корректировки X-13ARIMA-SEATS — Бюро переписи населения США» . Архивировано из оригинала 22 февраля 2014 г. Проверено 13 февраля 2014 г.
↑ Перейти обратно: Перейти обратно: ^а ^б «Отказ от ответственности» . Архивировано из оригинала 16 августа 2000 г.
^ «Программа сезонной корректировки X-13ARIMA-SEATS» . Бюро переписи населения США . Проверено 24 марта 2021 г.
^ «Анализ временных рядов: методы сезонной корректировки» . abs.gov.au. 14 ноября 2005 г.
^ Сьюзи Фортье; Гай Геллатли (19 мая 2015 г.). «Сезонно скорректированные данные – Часто задаваемые вопросы» . Statcan.gc.ca . Проверено 24 марта 2021 г.
^ «сезонно: R Интерфейс к X-13-ARIMA-SEATS версии 1.8.2 от CRAN» . Рдрр.io. Проверено 25 мая 2021 г.
^ «Реализация метода сезонной корректировки X-11» . V8doc.sas.com . Проверено 24 января 2022 г.
^ «Набор инструментов X-13 для сезонной фильтрации» . Mathworks.com . Проверено 25 мая 2021 г.
^ «Сезонная корректировка и оценка тренд-цикла» . 150.statcan.gc.ca . Проверено 24 января 2022 г.
^ «Справочник по методам BLS, Приложение A. Методология сезонной корректировки в BLS» . Архивировано из оригинала 26 февраля 2003 г.
^ «Статистика – по темам» . Censtatd.gov.hk .
^ В ежеквартальных отчетах ibge.gov.br.
^ «Программа сезонной корректировки X-13ARIMA-SEATS — Бюро переписи населения США» . Архивировано из оригинала 22 февраля 2014 г. Проверено 13 февраля 2014 г.
^ Финдли, Дэвид Ф.; Монселл, Брайан С.; Белл, Уильям Р.; Отто, Марк С.; Чен, Бор-Чунг (1998), «Новые возможности и методы программы сезонной корректировки X-12-ARIMA» (PDF) , Журнал деловой и экономической статистики , 16

Внешние ссылки [ править ]

X-13ARIMA-SEATS Программа сезонной корректировки - документация на веб-сайте Бюро переписи населения США.

[census.gov-1] Перейти обратно: Перейти обратно: ^а ^б «Страница загрузки X-13ARIMA-SEATS (версия для Unux/Linux) — Программа сезонной корректировки X-13ARIMA-SEATS — Бюро переписи населения США» . Архивировано из оригинала 22 февраля 2014 г. Проверено 13 февраля 2014 г.

[copyrightable-2] Перейти обратно: Перейти обратно: ^а ^б «Отказ от ответственности» . Архивировано из оригинала 16 августа 2000 г.

[3] «Программа сезонной корректировки X-13ARIMA-SEATS» . Бюро переписи населения США . Проверено 24 марта 2021 г.

[X1.Australia-4] «Анализ временных рядов: методы сезонной корректировки» . abs.gov.au. 14 ноября 2005 г.

[5] Сьюзи Фортье; Гай Геллатли (19 мая 2015 г.). «Сезонно скорректированные данные – Часто задаваемые вопросы» . Statcan.gc.ca . Проверено 24 марта 2021 г.

[6] «сезонно: R Интерфейс к X-13-ARIMA-SEATS версии 1.8.2 от CRAN» . Рдрр.io. Проверено 25 мая 2021 г.

[7] «Реализация метода сезонной корректировки X-11» . V8doc.sas.com . Проверено 24 января 2022 г.

[8] «Набор инструментов X-13 для сезонной фильтрации» . Mathworks.com . Проверено 25 мая 2021 г.

[9] «Сезонная корректировка и оценка тренд-цикла» . 150.statcan.gc.ca . Проверено 24 января 2022 г.

[10] «Справочник по методам BLS, Приложение A. Методология сезонной корректировки в BLS» . Архивировано из оригинала 26 февраля 2003 г.

[11] «Статистика – по темам» . Censtatd.gov.hk .

[12] В ежеквартальных отчетах ibge.gov.br.

[13] «Программа сезонной корректировки X-13ARIMA-SEATS — Бюро переписи населения США» . Архивировано из оригинала 22 февраля 2014 г. Проверено 13 февраля 2014 г.

[14] Финдли, Дэвид Ф.; Монселл, Брайан С.; Белл, Уильям Р.; Отто, Марк С.; Чен, Бор-Чунг (1998), «Новые возможности и методы программы сезонной корректировки X-12-ARIMA» (PDF) , Журнал деловой и экономической статистики , 16

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]