在 X-13ARIMA-SEATS 中使用季度数据

最新的美国人口普查季节调整程序 X-13ARIMA-SEATS 支持月度、季度和年度数据集。虽然月度和年度数据采样是明确的，但季度报告可能比较模糊。我们说的是哪个季度周期？是 3 月-6 月-9 月-12 月周期，还是其他？

这篇文章的灵感来自于我们一位客户的询问：具体来说，一位澳大利亚分析师使用的是以 2 月-5 月-8 月-11 月为周期的季度数据。这有问题吗？

美国人口普查 X-13ARIMA-SEATS 文件假定季度数据以 3 月-6 月-9 月-12 月为周期。那么，我们该如何根据分析师的情况进行调整呢？

如果我们忽略报告月份的差异并按原样使用数据，那么日历（交易日、闰年）和节假日调整在许多时期都会不正确。这将导致错误。

如果您不在意前期数据调整，或希望在预测 SARIMA 模型中包含回归成分，那么您只需将数据集中的日期成分移动一个月，使其与 3 月-6 月-9 月-12 月的周期相匹配即可。

有什么办法呢？我们可以按以下方法重新抽样：

1. 对于股票类数据，我们采用插值法计算 3 月-6 月-9 月-12 月的水平。
2. 对于流量型数据：(1) 将其转换（即汇总）为存量型时间序列，(2) 对 3 月-6 月-9 月-12 月的存量水平进行内插，最后，(3) 对内插值时间序列进行差分，以重建流量型数据。

NumXL 提供了一个简单而强大的插值函数 – NxINTRPL(.), 该函数允许您在一次调用中对整个时间序列进行插值。请参阅附带的示例。

但产出情况如何：季节性调整值和预测值？

X-13ARIMA 使用 3 月-6 月-9 月-12 月的周期生成所有输出结果，因此，如果您希望将它们返回到原始数据的季度周期，则需要对新的月份进行插值。