Корректировка на сезонные колебания
advertisement
Семинар ЕЭК ООН по краткосрочной статистике и корректировке сезонных колебаний 14-17 марта 2011 г. Астана, Казахстан Зачем нужна сезонная корректировка, и как это делается? Ану Пелтола Отдел экономической статистики ЕЭК ООН Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 1 Обзор Что и почему Основные понятия Методы Программное обеспечение Рекомендации Полезные справочные материалы Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 2 Момент койота Заметили ли мы экстремальное значение? Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 3 Экономические кризисы – Статистика Предупреждали ли мы о кризисе каким-либо образом? Ответственность лежит на статистических службах? Новая задача? • Важно для всех пользователей статистических данных • Не только для политиков, но и для предприятий и граждан Статистические службы зачастую монополизируют право анализировать наборы данных Мы должны не прогнозировать, а привлекать внимание к статистике • Определять изменения на ранней стадии, ключевые показатели, разрабатывать больше предварительных оценок -> отношение качества и своевременности • В противном случае может появиться риск маргинализации НСС Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 4 Экономические кризисы– Выводы Имеется критика в отношении некоторых ограничений официальной статистики: Отсутствие сопоставимости между странами • Необходимость в более своевременных ключевых показателях • Необходимость в статистических показателях по областям, представляющим особую важность при финансовом и экономическом кризисе • Источник: Отчет о текущем состоянии информационных требований в ЕВС Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 5 Экстремальные значения Тренды в сравнении с темпами в годовом исчислении Объем строительства 40% 160 140 30% 120 20% 100 10% 80 0% 60 -10% 40 Март 2011 г. Изменение по сравнению с предыдущим месяцем Динамический ряд с трендом Change from corresponding month Trend series Статистический отдел ЕЭК ООН 2009 2008 2007 2006 20 2005 -20% 6 Для чего нужна сезонная корректировка? Сезонное влияние исходных данных скрывает правду, лежащую в основе развития • Помогает при сопоставлении экономического развития • Легче интерпретировать, позволяет увидеть долговременное развитие В том числе при сравнении стран или видов экономической деятельности Помогает экономистам в краткосрочном прогнозировании Позволяет сопоставлять динамические ряды от одного месяца к следующему • Более быстрое и простое определение экономических циклов Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 7 Почему исходных данных недостаточно? При сравнении с соответствующим периодом прошлого года скользящие праздничные дни не удаляются • Если Пасха выпадает на март (обычно она в апреле), уровень экономической активности может сильно отличаться от обычного в этот месяц При сравнении не учитывается воздействие операционных дней, например, различное число разных дней недели Учитывает воздействие элементов, отклоняющихся от нормы Задержка при определении экстремальных значений Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 8 Корректировка на сезонные колебания Корректировка на сезонные колебания – это метод анализа, который позволяет: • • Оценивать сезонное воздействие с помощью определенных приемов и фильтров Удалять систематическое и календарное влияние Предназначена для устранения влияния сезонности и рабочих дней • В динамических рядах, идеально скорректированных на сезонные колебания, отсутствует влияние сезонности и рабочих дней Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 9 Токование данных, скорректированных на сезонные колебания В мире, скорректированном на сезонные колебания: Температура воздуха в летнее и зимнее время одинакова • Отсутствуют праздничные дни • Люди работают каждый день недели с той же интенсивностью труда • Source: Bundesbank Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 10 Методы, основанные на применении фильтров X-11, X-11-ARIMA, X-12-ARIMA (STL, SABL, SEASABS) На основе «отношения к скользящему среднему», описанного в 1931 году Фредриком Р. Маколей (США) Оценка составляющих динамических рядов (тренды и сезонные факторы) посредством применения ряда фильтров (скользящего среднего) к исходным временным рядам Фильтр перемещает или сокращает силу действия цикла деловой активности и сезонного цикла, а также остатков исходных данных Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 11 X-11 и X-11-ARIMA X-11 Разработана Бюро переписи США Введена в эксплуатацию в США в 1965 г. Интегрируется в такое ПО, как SAS и STATISTICA Применяет фильтры к данным, скорректированным на сезонные колебания X-11-ARIMA Разработана Статистической службой Канады в 1980 г. Моделирование с помощью ARIMA сокращает количество пересмотров динамических рядов, скорректированных с учетом сезонных колебаний, и влияние проблемы конечной точки Отсутствуют предикторы, не устойчива в отношении резко выделяющихся значений Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 12 X-12-ARIMA http://www.census.gov/srd/www/x12a/ Разработана и сопровождается Бюро переписи США Основана на ряде линейных фильтров (скользящих средних) Пользователь может определить предварительные настройки Подстраивает модель regARIMA к динамическому ряду с целью обнаружения и корректировки отклоняющихся значений и прочих искажающих воздействий Диагностика качества и стабильности корректировок Способность обрабатывать множество динамических рядов одновременно Псевдоаддитивное и мультипликативное разложение X-12-Graph формирует графическую диагностику Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 13 X-12-ARIMA Входные данные Вычислительный процесс Выходные данные Моделирование с помощью RegARIMA Нескорректирован-ные значения Корневые данные, скорректированные на сезонные колебания Диагностика Элементы динамического ряда; значение, скорректированное на сезонное колебание Стандарты качества оценки Источник: Дэвид Финдли и Федеральный Банк Германии Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 14 Методы, основанные на оценке TRAMO/SEATS, STAMP, ”X-13-ARIMA/SEATS” Определение модели для работы с данными (В. Гомес и А. Маравалл) Модели отделяют тренды, сезонные элементы и элементы, характеристики которых отклоняются от нормы, динамического ряда Элементы могут быть смоделированы напрямую или посредством разложения других элементов исходного динамического ряда Возможность задать веса фильтров на основе характеристик динамического ряда Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 15 TRAMO/SEATS www.bde.es Разработана Виктором Гомесом и Августином Мараваллом Возможность проводить как глубинный анализ нескольких динамических рядов, так и стандартные операции с большим количеством рядов TRAMO предварительно корректирует, а SEATS корректирует динамический ряд Метод прогнозирования, полностью основанный на модели Мощный инструмент детального анализа динамического ряда Предлагает только аддитивное разложение/разложение аддитивного логарифма TRAMO = Регрессия динамического ряда с остатками, отсутствующими показателями и резко отклоняющимися значениями ARIMA SEATS = Выделение сигнала в динамическом ряде ARIMA Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 16 Программное обеспечение DEMETRA http://circa.europa.eu/irc/dsis/eurosam/info/data/demetra.htm Разработано в ЕВРОСТАТЕ Дженсом Доссе, Сервасом Хофманом, Пьером Кальсеном, Кристофом Планасом, Раулем Депот Включает в себя как X-12-ARIMA, так и TRAMO/SEATS Современный метод доведения динамического ряда до развернутых наборов динамических рядов Упрощает доступ для неспециалистов Автоматическая операция и детальный анализ единичных динамических рядов Рекомендовано Евростат Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 17 X-12-ARIMA в сравнении с TRAMO/SEATS Источник: Центральный Банк Турции (2002 г.): Корректировка на сезонные колебания в экономических динамических рядах. Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 18 Программное обеспечение Demetra+ Пользователи могут выбирать между: • • Корректировками, основанными на модели TramoSeats X-12-ARIMA Один интерфейс Цель – улучшить сравнимость двух методов Используется общий набор инструментов диагностики и презентации данных Неджметин Алпай Кочак член испытательной группы Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 19 Общие рекомендации 1. Используйте инструменты и ПО, которые широко поддерживаются • • • Demetra+ будет поддерживаться Евростатом Будет иметься методологическое руководство Результаты будут более сопоставимы 2. Используйте свой государственный календарь 3. Выделяйте больше человеческих ресурсов для сезонной корректировки 4. Определите стратегию по корректировке на сезонные колебания 5. Цель – открытая передача информации пользователям • • Необходимо учитывать то, какие динамические ряды служат целям показателя Документирование всех соответствующих вариантов выбора и событий Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 20 Полезные справочные материалы Евростат готовит Справочник по корректировке на сезонные колебания Руководство ЕСС по корректировке на сезонные колебания http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KSRA-09-006-EN.PDF Центральный Банк Республики Турция (2002 г.). Корректировка на сезонные колебания в экономических динамических рядах. http://www.tcmb.gov.tr/yeni/evds/yayin/kitaplar/seasonality.doc Центральная статистическая служба Венгрии (2007 г.). Методы и практика корректировки на сезонные колебания. www.ksh.hu/hosa Бюро переписи США. Программа для сезонной корректировки X-12ARIMA. http://www.census.gov/srd/www/x12a/ Банк Испании. Программное обеспечение для статистики и эконометрики. http://www.bde.es/servicio/software/econome.htm Австралийское бюро статистики (2005 г.). Информационная статья «Вводный курс по анализу динамических рядов – Электронная передача». 1346.0.55.001. http://www.abs.gov.au/ausstats/abs@.NSF/papersbycatalogue/7A71E7935D 23BB17CA2570B1002A31DB?OpenDocument Март 2011 г. Статистический отдел ЕЭК ООН 21
