Использование квартальных данных в X-13ARIMA-SEATS

Новейшая программа сезонной корректировки переписи населения США X-13ARIMA-SEATS поддерживает ежемесячные, ежеквартальные и ежегодные наборы данных. Хотя ежемесячные и ежегодные выборки данных определены, квартальная отчетность может быть более неоднозначной. О каком квартальном цикле идет речь? Это цикл март-июнь-сентябрь-декабрь или что-то другое?

Эта статья была написана под влиянием запроса одного из наших клиентов: в частности, австралийского аналитика, использующего квартальные данные, следующие циклу февраль-май-август-ноябрь. Является ли это проблемой?

В документации по переписи населения США X-13ARIMA-SEATS предполагается, что квартальные данные следуют циклу март-июнь-сеп-декабрь. Что же мы можем сделать, чтобы приспособиться к ситуации аналитика?

Если бы мы игнорировали расхождение в отчетных месяцах и использовали данные как есть, то корректировка на календарь (торговые дни, високосный год) и праздники была бы неверной для многих периодов. Это привело бы к ошибкам.

Если вы не заботитесь о корректировке предыдущих данных или хотите включить регрессионный компонент в прогнозную модель SARIMA, то вы можете просто сдвинуть компонент даты в вашем наборе данных на один месяц, чтобы он соответствовал циклу Mar-Jun-Sep-Dec.

Какова альтернатива? Мы можем провести повторную выборку следующим образом:

1. Для данных по акциям мы интерполируем уровни по месяцам март-июнь-сентябрь-декабрь.
2. Для данных по типу потока: (1) преобразуйте (т.е. агрегируйте) их для формирования временного ряда по типу запаса, (2) интерполируйте уровни запасов по месяцам Mar-Jun-Sep-Dec, и, наконец, (3) разделите интерполированные временные ряды значений для восстановления типа потока.

NumXL поставляется с простой, но мощной функцией интерполяции – NxINTRPL(.), которая позволяет интерполировать весь временной ряд за один вызов. См. приложенные примеры.

А как насчет выходных данных: сезонно скорректированных и прогнозных значений?

X-13ARIMA генерирует все свои результаты, используя цикл Mar-Jun-Sep-Dec, поэтому, если вы хотите вернуть их к квартальному циклу сырых данных, вам нужно будет провести интерполяцию для новых месяцев.