Utilização de dados trimestrais no X-13ARIMA-SEATS

O mais recente programa de ajuste sazonal do Censo dos EUA, o X-13ARIMA-SEATS, suporta conjuntos de dados mensais, trimestrais e anuais. Embora as amostragens de dados mensais e anuais sejam definitivas, os relatórios trimestrais podem ser mais ambíguos. De que ciclo trimestral estamos a falar? Trata-se de um ciclo Mar-Jun-Set-Dez, ou de outro?

Este artigo foi inspirado por um pedido de informação de um dos nossos clientes: especificamente, um analista australiano que utiliza dados trimestrais segundo um ciclo fevereiro-maio-agosto-novembro. Isto é um problema?

A documentação do U.S. Census X-13ARIMA-SEATS assume que os dados trimestrais seguem o ciclo Mar-Jun-Sep-Dez. Então, o que podemos fazer para nos adaptarmos à situação do analista?

Se ignorássemos a discrepância do mês de referência e utilizássemos os dados tal como estão, o ajustamento do calendário (dias de negociação, ano bissexto) e dos feriados seria incorreto para muitos períodos. Isto conduziria a erros.

Se não se importar com o ajuste de dados anteriores ou pretender incluir um componente de regressão no modelo SARIMA de previsão, pode simplesmente deslocar o componente de data no seu conjunto de dados um mês para que corresponda ao ciclo Mar-Jun-Sep-Dez.

Qual é a alternativa? Poderíamos efetuar uma reamostragem, como se segue:

1. Para os dados do tipo acções, interpolamos os níveis nos meses de março-junho-Set-dezembro.
2. Para dados do tipo fluxo: (1) converter (ou seja, agregar) para formar uma série temporal do tipo stock, (2) interpolar os níveis de stock nos meses Mar-Jun-Sep-Dez e, finalmente, (3) diferenciar a série temporal de valores interpolados para reconstruir um tipo de fluxo.

O NumXL vem com uma função de interpolação simples, mas poderosa – NxINTRPL(.), que permite interpolar toda a série temporal em uma única chamada. Veja os exemplos em anexo.

Mas o que dizer dos resultados: valores ajustados sazonalmente e valores previstos?

O X-13ARIMA gera todos os seus resultados usando o ciclo de março-junho-set-dezembro, portanto, se você quiser voltar a um ciclo trimestral de dados brutos, precisará fazer uma interpolação para os novos meses.