7 Term Henderson Glidande Medelvärde

Moving Averages. References and Further Reading. Kendall MG, Stuart A, Ord JK 1983 Kendalls avancerade statistikteori vol 3 Hodder Arnold, London. Ladiray D, Quenneville B 2001 Säsongsjustering med X-11-metoden, vol 158, föreläsning noter i statistiken Springer, Berlin MATH. Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ 1998 Prognosmetoder och applikationer, 3: e ed Wiley, New York. Spenning J 1904 Vid graden av graden av sjukdom och dödlighet som presenteras av Manchester Unity av Oddfellows under perioden 1893 1897 J Inst Aktuarier 38 334 343. Om denna referens Arbeta Inskrivning. Fortsatt läsning. För att se resten av innehållet, vänligen följ nedladdningen PDF-länk ovan. Vi använder cookies för att förbättra din erfarenhet med vår webbplats Mer information. Over 10 miljoner vetenskapliga dokument vid dina fingertoppar. Vårt innehåll. Övriga webbplatser. Hjälpkontakter. Springer International Publishing AG Del av Springer Nature Sekretesspolicy, Ansvarsfriskrivning, Allmänna Villkor. i Unaffiliated 78 109 24 111.Springer för Research Development. JavaScript är för närvarande inaktiverad. Denna webbplats fungerar mycket bättre om du aktiverar JavaScript i din webbläsare. Val av längden på Henderson glidande medelvärde. I iteration B, tabell B7, iteration C Tabell C7 och iteration D Tabell D7 och Tabell D12 extraheras Trend-cykelkomponenten från en uppskattning av den säsongrensade serien med hjälp av Henderson-glidmedelvärdena. Henderson-filtrets längd väljs automatiskt av X-12-ARIMA i ett tvåstegsförfarande. Automatiskt val av ordningen för glidande medelvärdet baseras på värdet på en indikator som kallas förhållande som mäter betydelsen av den oregelbundna komponenten i serien. Ju starkare den oregelbundna komponenten är, ju högre ordningen för glidande medel är vald. Den procedur som används i varje iteration är mycket lika är de enda skillnaderna antalet tillgängliga alternativ och behandlingen av observationerna i båda ändarna av serien. Förfarandet b elow tillämpas för månatliga tidsserier. Alternativt val av Henderson-filterdelen B. Först beräknas trendcykeln med hjälp av ett 13-tal Henderson-rörligt medelvärde. Därför extraheras den oregelbundna komponenten genom att subtrahera trend - Cykel från den säsongrensade serien För multiplicativ sönderdelning extraheras en oregelbunden komponent genom att dela säsongrensade serier med trendcykel. För att beräkna förhållandet beräknas en första sönderdelning av SA-serien säsongrensad för både C-trendcykeln och I oregelbundna Komponenter, genomsnittet av de absoluta värdena för multiplikativmodell för månatlig tillväxt eller för månadstillväxtadditivmodell beräknas. De betecknas och mottagligt, var och Observationerna i början och i slutet av tidsserierna som inte kan jämnas av symmetriska 13-åriga Henderson-glidande medelvärden ignoreras. Nästvärdet av förhållandet kontrolleras och. if förhållandet är mindre än 1, en 9-tiden Henderson flyttar avera Ge är vald. I andra håll väljes ett 13-tal Henderson glidande medelvärde. Trendcykeln beräknas genom att använda ett valt Henderson-filter till den säsongrensade serien från tabell B6 Observationerna i början och i slutet av de tidsserier som kan inte beräknas med hjälp av symmetriska Henderson-filter uppskattas med ad hoc-asymmetriska glidmedelvärden. Automatiskt val av Henderson-filterdelen C och D. Först beräknas trendcykeln med hjälp av ett 13-årigt Henderson glidande medelvärde. Tillsatsfallet den oregelbundna komponenten extraheras genom att subtrahera trendcykeln från den säsongrensade serien. För multiplikativ sönderdelning extraheras oregelbunden komponent genom att dela säsongrensade serier med trendcykel. För att beräkna förhållandet en första sönderdelning av SA-serien säsongsmässigt justerad beräknas för både C-trendcykeln och I oregelbundna komponenter, genomsnittet av de absoluta värdena för månatlig tillväxt multiplicativ modell eller för mon thly-tillväxtadditivmodellen beräknas. De betecknas och mottagligt, var och Observationerna i början och i slutet av tidsserierna som inte kan jämnas av symmetriska 13-siktiga Henderson-glidande medelvärden ignoreras. Nästvärdet av förhållandet kontrolleras and. if förhållandet är mindre än 1, är ett 9-tal Henderson glidande medelvärde valt. if förhållandet är större än 3 5, väljes ett 23-tal Henderson glidande medelvärde. Oversikt väljes ett 13-tal Henderson glidande medelvärde . Trendcykeln beräknas genom att använda ett valt Henderson-filter till den säsongrensade serien från tabell C6, tabell D7 eller tabell D12. I båda ändar av serien, där ett centralt Henderson-filter inte kan appliceras, vikter de asymmetriska ändarna för 7-termen Henderson-filtret används. Om serien i tabell C1 har justerats för extrema värden förväntas det vara mindre än det som beräknas i del B. Manuell val av Henderson-filteret. X-12-ARIMA möjliggör att cho Ose manuellt något udda nummererat Henderson glidande medelvärde för den slutliga uppskattningen av trendcykeln Användaren kan också ändra det standardasymmetriska Henderson-filtret som tillämpas för observationer i båda ändarna av tidsserierna. Tidsserieanalys Säsongsjusteringsmetoder. Hur använder X11-stilmetoder work. What är några paket som används för att utföra säsongsjustering. Vilka är de tekniker som ABS använder för att hantera säsongsjustering. Hur arbetar SEASABS. Hur arbetar andra statistikbyråer med säsongsjustering. Hur gör X11 STYLE METHODS WORK. Filter-baserade Metoder för säsongsjustering är ofta kända som X11-stilmetoder. Dessa är baserade på förhållandet till det rörliga genomsnittliga förfarandet som beskrivs 1931 av Fredrick R Macaulay, av National Bureau of Economic Research i USA. Proceduren består av följande steg.1 Uppskatta trend med ett glidande medelvärde 2 Ta bort trenden som lämnar säsongsbetonade och oregelbundna komponenter 3 Uppskatta säsongskomponenten med hjälp av glidande medelvärden till smo oth out irregulars. Seasonality kan inte identifieras förrän trenden är känd, men en bra uppskattning av trenden kan inte göras förrän serien är säsongsrensad. Därför använder X11 ett iterativt tillvägagångssätt för att uppskatta komponenterna i en tidsserie Som standard , Antar den en multiplikativ modell. För att illustrera de grundläggande stegen som är involverade i X11, överväg sönderdelningen av en månadsversion under en multiplikativ modell. Steg 1 Initial uppskattning av trenden. En symmetrisk 13-sikt 2x12 glidande medel tillämpas på en original månad Tidsserier, O t för att producera en inledande uppskattning av trenden T t Trenden tas bort från den ursprungliga serien för att ge en uppskattning av säsongs - och oregelbundna komponenter. SIX-värden vid varje ände av serien går förlorade till följd av slutpunktsproblemet - endast symmetriska filter används. Steg 2 Preliminär uppskattning av säsongskomponenten. En preliminär uppskattning av säsongskomponenten kan då hittas genom att man tillämpar en vägd 5-sikt glidande medelvärde S 3x3 till S t I t-serien för varje månad separat Även om detta filter är standard inom X11 använder ABS 7 siktvärden med i genomsnitt S 3x5 istället Säsongens komponenter justeras för att lägga till 12 ungefär 12 månader Period så att de genomsnittliga till 1 för att säkerställa att säsongskomponenten inte ändrar seriens nivå påverkar inte trenden. De saknade värdena vid slutet av säsongskomponenten ersätts med att upprepa värdet från föregående år. Steg 3 Preliminär uppskattning av de justerade uppgifterna. En approximation av säsongrensade serier finns genom att dividera uppskattningen av säsongen från föregående steg till den ursprungliga serien. Steg 4 En bättre uppskattning av trenden. En 9, 13 eller 23 term Henderson glidande medel tillämpas på de säsongrensade värdena, beroende på serievolatiliteten, en mer flyktig serie kräver ett längre glidande medelvärde för att ge en bättre uppskattning av trenden. Resultatet ng trendserie är uppdelad i den ursprungliga serien för att ge en andra uppskattning av säsongs - och oregelbundna komponenter. Symmetriska filter används i slutet av serien, sålunda finns inga värden som saknas i steg 1. Steg 5 Slutlig uppskattning av säsongens komponent. Steg två upprepas för att få en slutlig uppskattning av säsongskomponenten. Steg 6 Slutlig uppskattning av de justerade data. En slutlig säsongrensad serie återfinns genom att dividera den andra uppskattningen av säsongen från föregående steg till den ursprungliga serien. 7 Slutlig uppskattning av trenden. En 9, 13 eller 23 term. Henderson glidande medel tillämpas på den slutliga uppskattningen av den säsongrensade serien som har korrigerats för extrema värden. Detta ger en förbättrad och slutlig uppskattning av trenden I mer avancerade versioner av X11 som X12ARIMA och SEASABS, kan varje ojämn längd Henderson glidande medel användas. Steg 8 Slutlig uppskattning av den oregelbundna komponenten. Irregulärerna kan sedan uppskattas genom att dela trenden es Tidsbegränsningar i säsongrensade data. Självklart kommer dessa steg att bero på vilken modell multiplicativ, additiv och pseudotillsats väljs inom X11. Det finns också små skillnader i stegen i X11 mellan olika versioner. Ett ytterligare steg för att uppskatta säsongsfaktorerna är För att förbättra stabiliteten i medelprocessen, genom ändring av SI-värdena för extremiteter. För mer information om de viktigaste åtgärderna, se avsnitt 7 2 i informationspapperet. En introduktionskurs om tidsserieanalys - elektronisk leverans. VAD ÄR NÅGRA PAKNINGAR ANVÄNDAS FÖR ATT UTFÖRA SÄRSKILD JUSTERING. De mest använda säsongsjusteringspaketen är de i X11-familjen. X11 utvecklades av USA: s folkräkningsstation och började fungera i USA 1965. Det antogs snart av många statistiska organ över hela världen, inklusive ABS Det har integrerats i ett antal kommersiellt tillgängliga mjukvarupaket som SAS och STATISTICA. Det använder filte rs att säsongsmässigt justera data och uppskatta komponenterna i en tidsserie. X11-metoden innebär att man använder symmetriska rörliga medelvärden till en tidsserie för att uppskatta trend, säsongsmässiga och oregelbundna komponenter. Men i slutet av serien finns det otillräckliga data tillgängliga att använda symmetriska vikter slutpunktsproblemet Följaktligen används antingen asymmetriska vikter, eller serien måste extrapoleras. X11ARIMA-metoden, utvecklad av Statistics Canada 1980 och uppdaterad 1988 till X11ARIMA88, använder Box Jenkins AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA modeller för att förlänga en tidsserie I huvudsak bidrar användningen av ARIMA-modellering i originalserien till att minska revisionerna i säsongrensade serier så att effekten av slutpunktsproblemet minskas. X11ARIMA88 skiljer sig också från den ursprungliga X11-metoden vid behandling av extrema värden Det kan erhållas genom att kontakta Statistiken Kanada. I slutet av 1990-talet släppte US Census Bureau X12ARIMA det använder regARIM En modellregressionsmodell med ARIMA-fel för att tillåta användaren att förlänga serien med prognoser och föranpassa serien för outlier - och kalendereffekter innan säsongjustering äger rum. X12ARIMA kan erhållas från presidiet, det är tillgängligt gratis och kan laddas ner från. Utvecklat av Victor Gomez och Augustn Maravall, SEATS Signal Extraction i ARIMA Time Series är ett program som uppskattar och prognoser trenden, säsongsmässiga och oregelbundna komponenter i en tidsserie med hjälp av signalutvinningstekniker som tillämpas på ARIMA-modellerna TRAMO Time Series Regression med ARIMA Noise, Missing Observations och Outliers är ett följeslagsprogram för uppskattning och prognos av regressionsmodeller med ARIMA-fel och saknade värden. Det används för att föranpassa en serie, som sedan säsongrensas av SEATS. För att gratis ladda ner de två programmen från internet, kontakta banken i Spanien. Eurostat har fokus på två säsongsjusteringsmetoder Tramo Seats och X12Arima Versioner av dessa proffs Gram har implementerats i ett enda gränssnitt, kallat DEMETRA. Detta underlättar tillämpningen av dessa tekniker på stora serier av tidsserier. DEMETRA innehåller två huvudmoduler säsongsjustering och trendberäkning med ett automatiserat förfarande, t. ex. för oerfarna användare eller för storskaliga uppsättningar av tidsserier och med ett användarvänligt förfarande för detaljerad analys av engångsserier. Den kan laddas ner från. VAD ÄR DE TEKNIKER SOM ANVÄNDAS AV ABSET FÖR ATT ANVÄNDAS MED SEASONAL JUSTERING. Det viktigaste verktyget som används i Australian Bureau of Statistics är SEASABS SEASonal Analys, ABS-standarder SEASABS är ett program för säsongsjustering med ett kärnbearbetningssystem baserat på X11 och X12ARIMA SEASABS är ett kunskapsbaserat system som kan hjälpa tidsseriens analytiker att göra lämpliga och korrekta bedömningar i analysen av en tidsserie SEASABS är en del av ABS-säsongsjusteringssystemet Andra komponenter inkluderar ABSDB ABS-informationslager och FAME Forecas Ting, analys och modellering Miljö, används för att lagra och manipulera tidsseriedata. SEASABS utför fyra huvudfunktioner. Dataöversyn. Seasonalreanalys av tidsserier. Undersökning av tidsserier. Underhåll av tidsseriekunskap. SEASABS möjliggör både expert - och klientanvändning av X11-metoden som har förbättrats avsevärt av ABS Det betyder att en användare inte behöver detaljerad kunskap om X11-paketet för att på lämpligt sätt säsongjustera en tidsserie. Ett intelligent gränssnitt guidar användarna genom säsongsanalysprocessen, vilket gör lämpliga val av parametrar och justering Metoder med liten eller ingen vägledning som behövs för användarens del. Den grundläggande iterationsprocessen som är inblandad i SEASABS is.1 Test för och korrigera säsongsbrytningar 2 Test för och ta bort stora spikar i data 3 Test för och korrigera trendbrott 4 Test för och korrigera extrema värden för säsongsjusteringsändamål 5 Uppskatta eventuella handelsdagseffekter 6 Infoga eller ändra rörliga semesterskorrigeringar 7 C heck glidande medelvärden trenden glidande medelvärden och sedan säsongsmässiga glidmedelvärden 8 Kör X11 9 Slutför justeringen. SEASABS håller register över den tidigare analysen av en serie så att den kan jämföra X11-diagnostiken över tiden och vet vilka parametrar som ledde till den acceptabla justeringen senast analys Det identifierar och korrigerar trend - och säsongsavbrott samt extrema värden, infogar handelsdagsfaktorer om det behövs och möjliggör förflyttning av semesterkorrigeringar. SEASABS är tillgänglig gratis till andra offentliga organisationer Kontakt för mer information. Hur handlar andra statistikbyråer med SEASONAL ADJUSTMENT. Statistics New Zealand. uses X12-ARIMA, men använder inte ARIMA-kapaciteten i paketet. Office of National Statistics, UK. uses X11ARIMA88.Statistics Canada. uses X11-ARIMA88.US Bureau of the Census. uses X12- ARIMA. uses SEATS TRAMO. Denna sida publicerades 14 november 2005, senast uppdaterad den 10 september 2008.