X-13ARIMA-SEATSにおける四半期データの使用

最新の国勢調査季節調整プログラムであるX-13ARIMA-SEATSは、月次、四半期、年次のデータセットをサポートしている。月次と年次のデータサンプリングは明確であるが、四半期報告はより曖昧である。どの四半期サイクルのことを言っているのか？3月-6月-9月-12月のサイクルなのか、それとも他のサイクルなのか？

具体的には、2月-5月-8月-11月のサイクルで四半期データを使用しているオーストラリアのアナリストです。これは問題でしょうか？

米国国勢調査X-13ARIMA-SEATSの文書では、四半期データは3-6月-9-12月のサイクルに従うと仮定しています。では、アナリストの状況に合わせるためにはどうすればよいのでしょうか？

もし報告月の不一致を無視してデータをそのまま使用するとすれば、暦（取引日、うるう年）と祝日の調整は多くの期間で不正確となる。これはエラーにつながる。

事前データの調整を気にしない場合や、予測SARIMAモデルに回帰要素を含めたい場合は、データセットの日付要素を1ヶ月ずらすだけで、3-6月-9-12月のサイクルに一致させることができる。

代替案は何か？次のように再標本化することができる：

1. 株式型データについては、3-6月-9-12月の水準を補間している。
2. フロー型データの場合：(1)ストック型時系列に変換（＝集計）し、(2)3-6月-9-12月のストックレベルを補間し、最後に(3)補間された値の時系列を差分してフロー型を再構築する。

NumXLには、シンプルでありながら強力な補間関数 – NxINTRPL(.), – が搭載されており、1回の呼び出しで時間系列全体を補間できます。添付の例をご参照ください。

しかし、季節調整値と予測値というアウトプットについてはどうだろうか？

X-13ARIMAは、すべての出力を3月-6月-9月-12月のサイクルで生成するので、生データの四半期サイクルに戻したい場合は、新しい月の補間を行う必要がある。