Тестирование сезонной корректировки Индекса промышленного производства за 2000-2010 г.,

Тестирование сезонной
корректировки Индекса
промышленного производства
за 2000-2010 г.,
с помощью Demetra+
Ermurachi Galina
Национальное Бюро Статистики, Республики Молдова
Проверка первоначального
динамического ряда
• Свойства исходного динамического ряда
• Спектральный анализ исходного ряда
По приведенных графикам видно что присутствует сезонность и эффект
операционных дней.
Корректировка на сезонные
колебания
 Использовали метод TRAMO/SEATS
 Создали и использовали календарь национальных
праздничных дней
 Начали проведение анализа со спецификацией RSA4, с
изменением некоторых опций
Применяемые модели

предварительная обработка:
 Оцениваемый интервал: [1-2000 : 12-2010]
Pre-processing (Tramo)
Estimation span: [1-2000 : 12-2010]
Series has been log-transformed
Trading days effects (2 variables)
Easter effect detected
No outliers found
Decomposition
trend. Innovation variance = 0,0845
seasonal. Innovation variance = 0,0188
irregular. Innovation variance = 0,3407
Дисперсия сезонных и трендовых составляющих ниже, чем колебания
составляющих, спецификации которых отклоняются от нормальных. Это
означает, что получены устойчивые трендовые и сезонные составляющие.
Отсюда можно сделать вывод, что принято допущение о каноническом
разложении.


Применялась корректировка с учетом национальных праздничных
дней и Пасхи
Использовали модель авиалинии ARIMA (0,1,1)(0,1,1)
График результатов
Сезонная составляющая потеряна в шуме нестандартной составляющей.
Это означает что сезонные колебания ряда могут быть незначительными.
Проверка на скользящий сезонный
фактор
В графике соотношения Сезоность-нерегулярность наблюдается нестабильные и
изменяющиеся сезонные факторы. Итак, следует проверить соотношение на
скользящий сезонный фактор
Основная диагностика качества
 Основные результаты диагностики качества
Апрель 2011
 Тест на развивающиеся сезонные колебания
Представленные данные показывают, что присутствует скользящая сезонная составляющая на
уровне 20% значимости, в ряду индекса промышленного производства. Сезонные колебания
идентифицируются в исходном ряду, но, ни весь ряд, ни последние 3 года ряда,
скорректированного на сезонные колебания, не имеют остаточных сезонных колебаний.
Присутствие скользящих сезонных колебаний не удивительно, учитывая выше описанный график
соотношения С-Н.
 Графики спектра остатков
По графику, можно предположить, что не имеется никаких показателей остаточных
сезонных колебаний и остаточных календарных эффектов в ряду, скорректированном на
сезонные колебания, так как на сезонной частоте и на частоте операционных дней не
найдено никаких спектральных вершин.
Стабильность модели
Чем ближе точки обновлений к красной линии, тем стабильнее
корректировка. Согласно результатам рассматриваемого ряда имеем 2
точки которые выходят за рамки отклоняющихся значений.
Остатки
 Остатки распределяются как
случайные, нормальные и
независимые
Представьте некоторые проблематичные
серии (если были какие-то)
 Все результаты полученные в панели
“Diagnostics” показывают что они
хорошие (Good), кроме spectral season
peaks которые получаются что они
неопределенные (Uncertan (0,42).
Считаются эти результаты хорошими,
или нет? Если нет, тогда на что нужно
обращать внимание и как исправить
эту ошибку.
Выводы
 Больше внимание обратить к полученным
результатам и как интерпретировать их
правильно
 Детальный анализ остатков
Спасибо за внимание!
E-mail: [email protected]