Kendallin edistynyt tilastotieteen teoria 3 Hodder Arnold, London. Ladiray D, Quenneville B 2001 Kausittainen säätö X-11-menetelmällä, vol 158, luentomoniste Tilastotietoja Springer, Berliini MATH. Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ 1998 Ennustemenetelmät ja sovellukset, 3. painos Wiley, New York. Spencer J 1904 Manchesterin ykköstodistuksen kokemien sairauksien ja kuolemantapausten asteittaisesta päättymisestä Of Oddfellows vuosina 1893 1897 J Inst Actuaries 38 334 343.On tästä referenssityöstä. Jatka lukemista. Jotta haluat nähdä loput tästä sisällöstä, noudata edellä ladatun PDF-linkin. Käytämme evästeitä, jotta voit parantaa kokemuksiasi sivustollamme Lisätietoja. Vielä 10 miljoonaa tieteellistä asiakirjaa sormenpäissäsi. Sisältömme. Muut sivustot. Ota yhteyttä. Springer International Publishing AG Osa Springerin luonnosta. Yksityisyyden suoja, Vastuuvapauslauseke, Yleiset ehdot Ehtoja. Not ole kirjautunut. Ei sidottu 78 109 24 111.Springer for Research Development. JavaScript on tällä hetkellä poissa käytöstä Tämä sivusto toimii paljon paremmin, jos otat JavaScriptin käyttöön selaimessasi. Hendersonin liikkuvan keskiarvon pituuden valitseminen. Ileraatiossa B, taulukossa B7, iteroinnissa C Taulukko C7 ja Iterointi D Taulukko D7 ja taulukko D12 Trendikokonaisuusosa otetaan talteen kausitasoitetusta sarjasta Hendersonin liikkuvien keskiarvojen avulla Henderson-suodattimen pituus valitaan X-12-ARIMA automaattisesti kahdessa vaiheessa. liikkuva keskiarvon automaattinen valinta riippuu indikaattorin nimellisarvosta, joka mittaa epäsäännöllisen komponentin merkitystä sarjassa. Mitä suurempi epäsäännöllinen komponentti on, sitä korkeampi liikevoiman keskimääräinen järjestys valitaan. Käytetty menetelmä jokaisessa iteraatiossa on hyvin samanlainen, ainoat erot ovat käytettävissä olevien vaihtoehtojen lukumäärä ja havaintojen käsittely sarjan molemmissa päissä. Menettelyn b Elendää sovelletaan kuukausittaisiin aikasarjaan. Hendersonin suodatinosan B. Firstin valinta, trendisuuntaus lasketaan käyttäen 13-prosenttista Henderson-liukuvaa keskiarvoa. Tällöin epäsäännöllinen komponentti uutetaan vähentämällä trendivaihteluväli, Sykli kausitasoitetusta sarjasta Kaavaille hajoamista varten epäsäännöllinen komponentti erotetaan jakamalla kausitasoitetut sarjat trendipyörällä. SA-sarjan ensimmäisen hajoamisen suhdetta laskettaessa kausitasoitettu lasketaan sekä C-trendisyklin että I epäsäännöllisen Komponentit, lasketaan kuukausittaisten kasvumäärien monimutkaisen mallin tai kuukausittaisen kasvun lisäainemallin absoluuttisten arvojen keskiarvo. Ne on merkitty ja vastaanottavaisesti, missä ja Aikasarjojen alussa ja lopussa tehdyt havainnot, joita ei voida tasoittaa symmetrisellä 13-aikavälin Henderson-liukuvälinetyypit jätetään huomiotta. Seuraavaksi suhteen arvo tarkastetaan ja jos suhde on pienempi kuin 1, 9-aikavälinen Hendersonin liikkuva keskiarvo Ge valitaan. Muuten valitaan 13-prosenttinen Henderson-liukuva keskiarvo. Suuntausjakso lasketaan soveltamalla valittua Henderson-suodatinta kausitasoitettuun sarjaan taulukosta B6. Aikasarjan alussa ja lopussa tehdyt havainnot, jotka ei voida laskea symmetristen Henderson-suodattimien avulla ad hoc-epäsymmetristen liikkuvien keskiarvojen avulla. Automaattinen Henderson-suodinosan C ja D. Ensimmäinen valinta trendisuunnasta lasketaan käyttäen 13-prosenttista Henderson-liukuvaa keskiarvoa. lisäaineen tapauksessa epäsäännöllinen komponentti uutetaan vähentämällä trendisykli kausitasoitetusta sarjasta Multiplikatiiviseen hajoamiseen, epäsäännöllinen komponentti uutetaan jakamalla kausitasoitetut sarjat trendipyörällä. SA-sarjan ensimmäisen hajoamisen suhdetta kausiluonteisesti Säädetty lasketaan Sekä C-trendisyklin että I epäsäännöllisen komponentin osalta kuukausittaisten kasvuvauhtien absoluuttisten arvojen keskiarvo tai mon lasketaan nämä kasvulisäainemallit. Heitä merkitään ja, vastaanottavat, ja Aikasarjan alussa ja lopussa olevat havainnot, joita ei voida tasoittaa symmetristen 13 tunnin Henderson-liukuvien keskiarvojen avulla, jätetään huomiotta. Seuraavaksi tarkastellaan suhdeluvun arvo Ja jos suhde on pienempi kuin 1, valitaan 9-aikavälinen Henderson-liukuva keskiarvo. Jos suhde on suurempi kuin 3 5, valitaan 23-aikavälinen Henderson-liukuva keskiarvo. Muuten valitaan 13-aikavälinen Henderson-liukuva keskiarvo . Suuntauskierto lasketaan soveltamalla valittua Henderson-suodatinta kausitasoitettuihin sarjoihin taulukosta C6, taulukko D7 tai taulukko D12 vastaavasti. Sarjan molemmissa päissä, joissa Henderson-suodattimen keskiosaa ei voida käyttää, epäsymmetriset päät painavat Käytetään 7 termiä Henderson-suodatinta. Huomautus: Taulukon C1 sarja on säädetty ääriarvoja varten, mutta sen odotetaan olevan pienempi kuin osassa B laskettu. Henderson-suodattimen valinta. X-12-ARIMA mahdollistaa cho tai manuaalisesti mikä tahansa pariton numeroitu Henderson-liukuva keskiarvo trendijakson loppuarviointiin Käyttäjä voi myös muuttaa oletusarvoista epäsymmetristä Henderson-suodatinta, jota haetaan havaintoihin aikasarjojen molemmissa päissä. Time-sarjan analyysi kausittaiset säätömenetelmät. Miten X11-tyyppiset menetelmät work. What ovat joitakin paketteja käytetään kausittaista säätöä. Mitkä ovat ABS: n tekniikat, joilla käsitellään kausittaista säätöä. Miten SEASABS toimii. Miten muut tilastovirastot käsittelevät kausittaista säätöä. MITÄ X11 STYLE METHODS WORK. Filter perustuu Kausitasoituksen menetelmät tunnetaan usein X11-tyyppisiksi menetel - miksi. Nämä perustuvat vuonna 1931 Yhdysvaltain talouden tutkimuskeskuksen Fredrik R Macaulayn kuvaamaan liikesuhteiden keskimääräiseen menettelyyn. Menettely koostuu seuraavista vaiheista.1 Arvioi Trendi liukuvan keskiarvon avulla 2 Irrota kauden ja epäsäännöllisten osien kehitys 3 Arvioita kausittaista osaa liikkuvien keskiarvojen avulla su Mutta epäsäännöllisyyksiä ei yleensä voida tunnistaa. Tunnustusta ei yleensä voida tunnistaa, ennen kuin suuntaus on tiedossa, mutta trendi ei ole hyvä, ennen kuin sarja on kausitasoitettu. Siksi X11 käyttää iteratiivista lähestymistapaa aikasarjojen komponenttien arvioimiseen Oletuksena , Se olettaa multiplikatiivisen mallin. Jotta kuvataan X11: n perusvaiheet, harkitaan kuukausittaisen aikasarjan hajoamista kertolasku-mallin mukaisesti. Vaihe 1 Suuntauksen alustava estimaatti. A symmetrinen 13 aikavälin 2x12 liukuva keskiarvo lasketaan alkuperäiseen kuukausittaiseen aikasarja, O t tuottamaan alustavan estimaatin trendistä T t Trendi poistetaan sitten alkuperäisestä sarjasta saadakseen arvion kausittaisista ja epäsäännöllisistä komponenteista. Sarjan molemmissa päissä olevat arvot menetetään seurauksena Loppupisteen ongelma - käytetään vain symmetrisiä suodattimia. Vaihe 2 Alustava arvio kausittaisesta komponen - tista. Alustava estimaatti kausittaisesta komponen - nasta voidaan sitten löytää käyttämällä painotettua 5 aikavälin liukuva keskiarvo S 3x3 S t I t-sarjalle kuukausittain erikseen Vaikka tämä suodatin on oletusarvo sisällä X11, ABS käyttää 7 aikavälin liikkuvat keskiarvot S 3x5 sijaan Kausittaiset komponentit on säädetty lisätä 12 noin yli 12 kuukauden ajan, jotta ne keskimäärin 1: een sen varmistamiseksi, että kausittainen komponentti ei muuta sarjan tasoa, ei vaikuta trendiin. Kausittaisen osan päiden puuttuvat arvot korvataan toistamalla edellisen vuoden arvo. Vaihe 3 Alustava arvio mukautetuista tiedoista. Kausitasoitetun sarjan approksimaatio saadaan jakamalla edellisen vaiheen kausivaihtelu alkuperäiseen sarjaan. Vaihe 4 Parempi estimaatti trendistä. 9, 13 tai 23 termi Hendersonin liikkuvaa keskiarvoa sovelletaan kausitasoitettuihin arvoihin sarjan volatiliteetista riippuen epävakaampi sarja vaatii pidempää liukuvaa keskiarvoa saadakseen paremman arvion trendistä. Ng trendisarja on jaettu alkuperäiseen sarjaan saadakseen toisen arvion kausittaisista ja epäsäännöllisistä komponenteista. Sarjan päissä käytetään symmetrisiä suodattimia, joten puuttuvia arvoja ei ole, kuten vaiheessa 1. 5 kohta Lopullinen arvio kausittaisista Osaa. Toista osaa kaksi toistetaan lopullisen estimaatin saamiseksi kausittaisesta komponen - tista. Vaihe 6 Lopullinen arvio tarkistetusta datasta. Lopullinen kausitasoitettu sarja saadaan jakamalla toinen edellisen vaiheen kausivaihtelu alkuperäiseen sarjaan. 7 Lopullinen arvio trendista. 9, 13 tai 23 termi Hendersonin liukuva keskiarvo lasketaan kausitasoitetun sarjan loppuarvioon, joka on oikaistu ääriarvoja varten. Tämä antaa paremman ja lopullisen estimaatin trendistä Edistyneemmissä versioissa X11, kuten X12ARIMA ja SEASABS, voidaan käyttää mikä tahansa pariton pituinen Henderson-liukuva keskiarvo. Vaihe 8 Lopullinen estimaatti epäsäännöllisestä komponenteesta. Sääntöjenvastaisuudet voidaan sitten arvioida jakamalla trendit Nämä vaiheet riippuvat siitä, mihin mallin kertolasku, lisäaine ja pseudo-lisäaine valitaan X11: ssa. Myös eri versioiden X11-vaiheissa on pieniä eroja. Kausittaisten tekijöiden arvioimisessa on lisävaihe. Parantaa keskiarvoprosessin kestävyyttä muuttamalla SI-arvoja ääripäille Lisätietoja tärkeistä vaiheista, ks. Tietopaperin osa 7 2 Aikasarjan analyysin aloituskurssi - sähköinen toimitus. MITÄ ON JOTA TIETOA PAKKAUKSISTA KÄYTETÄÄN SEASONAL-SÄÄTÖ. Yleisimmin käytetyt kausittaiset säätöpaketit ovat Yhdysvaltain Bureau of the Censusin kehittämä X11-perheen X11 ja aloitti toimintansa Yhdysvalloissa vuonna 1965. Monet tilastovirastot hyväksyivät sen pian eri puolilla maailmaa, ABS mukaan lukien Se on integroitu joukkoon kaupallisesti saatavilla olevia ohjelmapaketteja kuten SAS ja STATISTICA Se käyttää filteä rs kausittaisesti säätää tietoja ja arvioida aikasarjan komponentteja. X11-menetelmä käsittää symmetristen liikkuvien keskiarvojen soveltamisen aikasarjaan trendin, kausittaisten ja epäsäännöllisten komponenttien arvioimiseksi. Sarjan lopussa ei kuitenkaan ole riittävästi tietoja symmetristen painojen käyttäminen loppupistevirheen vuoksi Seuraavaksi käytetään joko epäsymmetrisiä painoja tai sarja on ekstrapoloitava. Tilastokeskuksen vuonna 1980 kehittämä ja päivitetty vuonna 1988 X11ARIMA88: n kehittämä X11ARIMA-menetelmä käyttää laatikkoa Jenkins AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA Mallit aikasarjan laajentamiseksi. ARIMA-mallinnuksen käyttäminen alkuperäisessä sarjassa vähentää kausitasoitettujen sarjojen tarkistuksia siten, että loppupistevirheen vaikutus vähenee. X11ARIMA88 eroaa myös alkuperäisestä X11-menetelmästä sen käsittelyssä Ääriarvot Se voidaan saada ottamalla yhteyttä Tilastokeskukseen. 1990-luvun loppupuolella Yhdysvaltain väestörekisteri julkaisi X12ARIMA-ohjelman. Se käyttää regARIM ARIMA-virheiden malleihin perustuva regressiomalli, jonka avulla käyttäjä voi laajentaa sarjan ennusteisiin ja ennustaa sarjan ulospäin ja kalenteriin ennen kausivaihtelua. X12ARIMA voidaan hankkia toimistolta, ja se on saatavana ilmaiseksi ja voidaan ladata osoitteesta. Victor Gomez ja Augustn Maravall, Seats-signaalinpoisto ARIMA-aikasarjassa on ohjelma, joka arvioi ja ennustaa aikasarjan trendit, kausiluonteiset ja epäsäännölliset komponentit käyttämällä ARIMA-malleissa käytetty signaalintuotantotekniikkaa TRAMO-aikasarjojen regressiota ARIMA-kohinaa, puuttuvia havaintoja ja Outliers on kumppaniohjelma ARIMA-virheiden ja puuttuvien arvojen regressiomallien arvioimiseksi ja ennustamiseksi. Sitä käytetään ennaltaasettamaan sarja, jonka SEATS sen jälkeen kausitasoi. Voit vapaasti ladata nämä kaksi ohjelmaa Internetistä ottamalla yhteyttä Espanjan keskuspankkiin. Eurostat on keskittynyt kahteen kausittaiseen sopeuttamismenetelmään Tramo Seats ja X12Arima grammaa on toteutettu yhdellä rajapinnalla, jota kutsutaan nimellä DEMETRA. Tämä helpottaa näiden tekniikoiden soveltamista suurikokoisiin aikasarjoihin DEMETRA sisältää kaksi päämoduulia kausittaisen säätämisen ja trendin estimoinnin automatisoidulla menettelyllä esim. kokemattomien käyttäjien tai suuren mittakaavan sarjoille aikasarja ja käyttäjäystävällinen menettely yksittäisten aikasarjoiden yksityiskohtaiseen analysointiin. Se on ladattavissa. MITÄ ABS: N TEHTÄVÄT TOIMITTAA KAUPALLISTEN SÄÄTÖJEN KÄYTTÖÖN. Pääasiallinen työkalu, jota käytetään Australian tilastovirastossa, on SEASABS SEASonal analyysi, ABS-standardit SEASABS on kausittainen säätöohjelmistopaketti, jossa on X11- ja X12ARIMA-järjestelmään perustuva ydinprosessointijärjestelmä. SeAMABS on tietopohjainen järjestelmä, joka voi auttaa aikasarjan analyytikkoja tekemään sopivia ja oikeita tuomioita aikasarjojen analyysissä. Seasabs on yksi osa ABS-kausivaihtojärjestelmästä Muita tietoja ovat ABSDB ABS - tietovarasto ja FAME Forecas analyysi - ja mallinnusympäristöä, jota käytetään aikasarjatietojen tallentamiseen ja muokkaamiseen. SEASABS suorittaa neljä suurta tehtävää. Datan tarkastelu. Aikasarjojen uudelleentarkastelu. Aikasarjojen tutkiminen. Aikasarjojen tuntemus. SEASABS mahdollistaa sekä asiantuntijan että asiakkaan käytön X11-menetelmä, jota ABS on lisännyt merkittävästi Tämä tarkoittaa sitä, että käyttäjä ei tarvitse X11-paketin yksityiskohtaista tuntemusta kausittaisesti aikasarjan säätämiseen. Älykäs käyttöliittymä ohjaa käyttäjiä kausiluonteisen analyysimenetelmän avulla tekemällä sopivia parametreja ja säätömahdollisuuksia Menetelmiä, joilla käyttäjillä on vähän tai ei lainkaan ohjeita. SEASABS: n perusperiaateprosessi on.1 Testaa ja korjata kausittaiset tauot 2 Testaa ja poistaa suuret piikit tiedoista 3 Testaa ja korjaa trendit 4 Testaa ja korjaa ääriarvot kausitasoitukseen 5 Arvioida kaupankäynnin päivävaikutus 6 Siirrä tai muuta liikkuvat loma-korjaukset 7 C Heck liikkuvat keskiarvot trendi liikkuvia keskiarvoja ja sitten kausivaihtelevia keskiarvoja 8 Suorita X11 9 Viimeistele säätö. SEASABS pitää kirjaa sarjan edellisestä analyysistä, jotta se pystyy vertailemaan X11-diagnostiikkaa ajan mittaan ja tietää, mitkä parametrit johtivat hyväksyttävään säätöön viimeisenä analyysi Se tunnistaa ja korjaa trendin ja kausittaiset tauot sekä ääriarvot, lisää kaupankäyntipäivän tekijöitä tarpeen mukaan ja sallii lomakorvausten siirtämisen. SEASABS on saatavana ilmaiseksi muille hallitusorganisaatioille Yhteystiedot lisätietoja varten. MITÄ MUUT TILASTOTARVOT TOIMITTAA SEASONAL ADJUSTMENT. Statistics Uusi-Seelanti. Käyttää X12-ARIMAa, mutta ei käytä paketin ARIMA-ominaisuuksia. Kansallinen tilastokeskus, UK. uses X11ARIMA88.Statistics Canada. uses X11-ARIMA88.US Bureau of the Census. uses X12- ARIMA. uses SEATS TRAMO. Tämä sivu julkaistiin ensimmäisen kerran 14. marraskuuta 2005, viimeksi päivitetty 10. syyskuuta 2008.
No comments:
Post a Comment