X-13ARIMA-SEATS

X-13ARIMA-SEATS
개발자	미국 인구조사국
안정적 해제	3.0 (Windows) / 2020년 6월 15일; 19개월 전
리포지토리	www.census.gov/srd/www/x13as/x13down_unix.html ;
운영 체제	Windows, Linux/Unix
유형	통계 소프트웨어
면허증	공용 도메인(미국 내, 다른 곳에서 부여된 저작권)
웹사이트	www.census.gov/data/software/x13as.html

X-12-ARIMA 및 X-11의 후속인 X-13ARIMA-SEATS는 미국 인구조사국의 소프트웨어 패키지에 구현된 시계열 데이터의 계절 조정 및 기타 기술 분석을 위한 통계적 방법의 집합이다.^[3] 이러한 방법은 캐나다 통계청, 호주 통계청 및 다른 많은 국가의 통계청에 의해 사용되었거나 사용되고 있다.^[4]^[5]

X-12-ARIMA는 계량 및 시계열(ETS) 패키지의 SAS, (계절) 패키지의 R,^[6] X-12-ARIMA의 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하는 Gretl 또는 EViews, Microsoft Excel의 X-12-ARIMA 기능을 사용할 수 있는 NumXL 등 많은 통계 패키지와 함께 사용할 수 있다.^[7] 매트랩 버전도 있다.^[8]

현재^[when?] 계절적 조정을 위해 X-12-ARIMA를 사용하고 있는 주목할 만한 통계기관으로는 캐나다 통계청,^[9] 미국 노동통계국^[10] 및 인구통계국(홍콩)이 있다.^[11] 브라질 지리통계연구소는 X-13-ARIMA를 사용한다.^[12]

X-12-ARIMA는 X-11-ARIMA의 후속 버전이며, 현재 버전은 X-13ARIMA-SEATS이다.^[13]

X-13-ARIMA-SEATS의 소스 코드는 인구조사국 웹사이트에서 확인할 수 있다.^[1]

방법들

계절 조정의 기본 방법은 X-11 알고리즘을 기반으로 한다. 시계열의 관측치 $Y_{t}$ $Y_{t}$ ${\$ 는 $Y_{t}$ 부가적으로 분해될 수 있다고 가정한다.

{\begin{aigned}{\textit {Y}_{t}&={\displaystyle}{\beT}_{t}+{S}_{t}+{{t}+{{{}}+{{}}}}I}_{t}\end{aigned}}

또는 승수적으로

{\begin{aigned}{\textit {Y}_{t}&={\displaystyle}{\beT}_{t}\time {S}_{t}\time {I}_{t}.\end{정렬}}

이 분해에서 $T_{t}$ ${\$ 는 트렌드(또는 "추세 사이클")로 $T_{t}$ , $S_{t}$ t ${\$ 는 $S_{t}$ 계절 성분이며, $I_{t}$ t ${\$ 는 불규칙(또는 랜덤) 성분이다 $I_{t}$ . 세 성분의 각각을 추정하여 시계열에서 계절 성분을 제거하여 계절적으로 조정된 시계열을 생성하는 것이 목표다.^[14]

분해는 중심 이동 평균의 반복적 적용을 통해 이루어진다. 예를 들어 월별 시계열의 가법적 분해의 경우 알고리즘은 다음 패턴을 따른다.

추세의 초기 추정치는 13개 관측치에 대한 중심 이동 평균(t $t-6$ - $t-6$ $t-6$ 에서 $t-6$ $t+6$ + $t+6$ ${\displaystyle t+6})$ 을 계산하여 얻는다. $t+6$
계절 성분과 불규칙 성분(SI)은 그대로 두고 추세 시리즈의 초기 추정치를 원래 시리즈에서 빼십시오.
$t-24,t-12,t,t+12,t+24$ - $t-24,t-12,t,t+12,t+24$ $t-24,t-12,t,t+12,t+24$ - $t-24,t-12,t,t+12,t+24$ $t-24,t-12,t,t+12,t+24$ t $t-24,t-12,t,t+12,t+24$ + $t-24,t-12,t,t+12,t+24$ $t-24,t-12,t,t+12,t+24$ + 12 $t-24,t-12,t,t+12,t+24$ t + $t-24,t-12,t,t+12,t+24$ {\ $displaystyle t-24,t-12,t+12,t$ +t $+24}$ 와 같은 계절 주파수에서 SI 시리즈의 중심 이동 평균을 사용하여 계절 성분의 초기 추정치를 계산한다.
원래 시계열에서 초기 계절 성분을 빼서 계절 조정된 시계열을 계산하십시오.
다른 가중치 집합("헨더슨 가중치"로 알려진)을 사용하여 추세의 다른 추정치를 계산하십시오.
추세를 다시 제거하고 계절 요인의 다른 추정치를 계산한다.
새로운 계절 요인을 사용하여 시리즈를 다시 계절별로 조정하십시오.
계절 조정 시리즈에서 최종 추세와 불규칙한 성분을 계산한다.

또한 이 방법에는 계절 조정의 품질을 평가하기 위한 다수의 테스트, 진단 및 기타 통계가 포함된다.

저작권 및 조건

소프트웨어는 미국 정부 업무로, 공공 영역(미국)에 있다. 이 소프트웨어 저작권은 다른 국가에도 부여되었다. "사용자는 미국/상거래에 손상, 위해 또는 당혹감을 주지 않는 방법으로 소프트웨어를 사용하기 위해 선의의 노력을 기울이기로 동의한다."^[2]

참고 항목

참조

^ ^a ^b [1]^{[데드링크]}
^ ^a ^b "Disclaimer". Archived from the original on 2000-08-16.
^ "X-13ARIMA-SEATS Seasonal Adjustment Program". United States Census Bureau. Retrieved March 24, 2021.
^ "Time Series Analysis: Seasonal Adjustment Methods". Abd.gov.au. November 14, 2005.
^ Susie Fortier and Guy Gellatly (19 May 2015). "Seasonally adjusted data – Frequently asked questions". Statcan.gc.ca. Retrieved March 24, 2021.{{cite web}}: CS1 maint: 작성자 매개변수 사용(링크)
^ "seasonal: R Interface to X-13-ARIMA-SEATS version 1.8.2 from CRAN". Rdrr.io. Retrieved 2021-05-25.
^ "Implementation of the X-11 Seasonal Adjustment Method". V8doc.sas.com. Retrieved 24 January 2022.
^ "X-13 Toolbox for Seasonal Filtering". Mathworks.com. Retrieved 2021-05-25.
^ "Seasonal adjustment and trend-cycle estimation". 150.statcan.gc.ca. Retrieved 24 January 2022.
^ "BLS Handbook of Methods, Appendix A. Seasonal Adjustment Methodology at BLS". Archived from the original on 2003-02-26.
^ "Statistics - by Subject". Censtatd.gov.hk.
^ ftp://ftp.ibge.gov.br/Contas_Nacionais/Contas_Nacionais_Trimestrais/Ajuste_Sazonal/X13_NasContasTrimestrais.pdf^{[bare URL PDF]}
^ [2]^{[데드링크]}
^ Findley, David F.; Monsell, Brian C.; Bell, William R.; Otto, Mark C.; Chen, Bor-Chung (1998), "New Capabilities and Methods of the X-12-ARIMA Seasonal Adjustment Program" (PDF), Journal of Business and Economic Statistics, 16

외부 링크

X-13ARIMA-SEATS 계절 조정 프로그램 – 미국 인구 조사국 웹사이트에 문서화

[census.gov-1] [1]^{[데드링크]}

[copyrightable-2] "Disclaimer". Archived from the original on 2000-08-16.

[3] "X-13ARIMA-SEATS Seasonal Adjustment Program". United States Census Bureau. Retrieved March 24, 2021.

[X1.Australia-4] "Time Series Analysis: Seasonal Adjustment Methods". Abd.gov.au. November 14, 2005.

[5] Susie Fortier and Guy Gellatly (19 May 2015). "Seasonally adjusted data – Frequently asked questions". Statcan.gc.ca. Retrieved March 24, 2021.{{cite web}}: CS1 maint: 작성자 매개변수 사용(링크)

[6] "seasonal: R Interface to X-13-ARIMA-SEATS version 1.8.2 from CRAN". Rdrr.io. Retrieved 2021-05-25.

[7] "Implementation of the X-11 Seasonal Adjustment Method". V8doc.sas.com. Retrieved 24 January 2022.

[8] "X-13 Toolbox for Seasonal Filtering". Mathworks.com. Retrieved 2021-05-25.

[9] "Seasonal adjustment and trend-cycle estimation". 150.statcan.gc.ca. Retrieved 24 January 2022.

[10] "BLS Handbook of Methods, Appendix A. Seasonal Adjustment Methodology at BLS". Archived from the original on 2003-02-26.

[11] "Statistics - by Subject". Censtatd.gov.hk.

[12] tp://ftp.ibge.gov.br/Contas_Nacionais/Contas_Nacionais_Trimestrais/Ajuste_Sazonal/X13_NasContasTrimestrais.pdf^{[bare URL PDF]}

[13] [2]^{[데드링크]}

[14] Findley, David F.; Monsell, Brian C.; Bell, William R.; Otto, Mark C.; Chen, Bor-Chung (1998), "New Capabilities and Methods of the X-12-ARIMA Seasonal Adjustment Program" (PDF), Journal of Business and Economic Statistics, 16

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