13 Plazo De Henderson Media Móvil Ponderada

estimaciones de las tendencias en este contexto es el suavizado de las estimaciones de las tendencias en este contexto es el suavizado de los datos desestacionalizados producir series que ilustran la tendencia subyacente. El ABS explica que esto reduce los efectos de 0 1 2 3 4 5 6 0 50 100 150 200 250 b tasa de depreciación Nacional stock de capital neto Esta vista previa tiene secciones intencionada borrosa. Regístrese para ver la versión completa. 57 el componente irregular de la serie desestacionalizada (ABS, Cat. 5202.0). Las estimaciones de tendencias se derivan mediante la aplicación de una media móvil ponderada Henderson 13 plazo para todos los meses, excepto los últimos seis. Los últimos seis estimaciones de tendencias se derivan mediante la aplicación de sustitutos de la media Henderson a la serie ajustada de estacionalidad. Mientras serie de tendencia sería útil para este modelo para analizar el comportamiento subyacente de los datos a través del tiempo, el ABS advierte que la tendencia estimaciones para el Territorio del Norte tiene un alto grado de variabilidad debido al menor tamaño de muestra, que puede conducir a modificaciones considerables cada mes (ABS, Cat. 6202.0). Por esta razón el modelo usará números originales que no han sido ajustadas. Hay un número de otros indicadores que acompañan a los conjuntos de datos ABSrsquos que pueden ayudar en la comprensión del mercado de trabajo en el Territorio del Norte. Estos indicadores incluyen: distinción entre tiempo parcial y las horas mensuales agregados trabajo a tiempo completo trabajado y la tasa de subempleo, que captura los que actualmente están empleados, pero están dispuestos y son capaces de trabajar más (Ross y Whitfield, 2009). En todo el período de la muestra la tasa de subempleo del Norte Territoryrsquos fue el más bajo de todas las jurisdicciones en el 4 por ciento (ABS, Cat. 6202.0). No se consideró estadísticamente significativo para hacer un ajuste. 4.2.4 Proporción de los factores Estimar la Solow (1956) modelo de crecimiento, se requiere que las estimaciones para las participaciones de los factores. Solow supone rendimientos constantes a escala, por lo que la combinación de la cuota de alfa capital y la proporción de beta trabajo debe ser igual a uno. Por lo tanto, si se obtiene un valor para alfa o beta, el otro valor se podría solucionar por restando uno por el valor conocido (1 ndash alfa o 1 ndash beta). 58 El ABS tiene estimaciones anuales de la productividad total de los factores (MFP) (ABS, Cat. 5260.0). Este conjunto de datos incluye estimaciones a nivel nacional para la participación en el ingreso de capital y mano de obra, organizadas por sectores. Dada la escasez de trabajo en esta área, sería adecuado utilizar las estimaciones a nivel nacional como un proxy para el Territorio del Norte. Sin embargo, hay varias preguntas sobre si esto es relevante para el Territorio del Norte, dado que la composición de la economía del Territorio del Norte es bastante diferente a la economía nacional (Capítulo 3). Hacer las participaciones de los factores más relevantes para el Territorio del Norte, una opción es tomar las acciones nacionales de factores de nivel por sector y derivar un promedio ponderado basado en la contribución de cada sector a la salida Territoryrsquos del Norte. Este método alternativo se probó y demostró que el factor de acciones de Northern Territoryrsquos son materialmente diferentes con el promedio nacional: a nivel nacional la participación del trabajo fue de 0,58 y el capital social fue de 0,42 para el último período, mientras que utilizando el método descrito anteriormente, la participación del trabajo en el norte de Territoryrsquos fue de 0,53 y la proporción de capital fue de 0,47 para el mismo período. La diferencia es consistente con las secciones de la vista previa Esta ha enmascarado intencionalmente. Regístrese para ver la salida completa version. X11: 1. Una serie original. Esta tabla X-11 mostrará la serie original, antes de cualquier ajuste definido por el usuario o el comercio de día inicial. Tenga en cuenta que para la serie trimestral, no hay factores de ajuste anteriores se pueden especificar, y la serie original se muestran como resultado de la tabla B 1. X11: A 2. Antes de Factores de Ajuste mensuales. Para X-11 serie mensual, el usuario puede especificar una segunda serie que contiene factores de ajuste mensuales anteriores, por ejemplo, con el fin de ajustarse a unas vacaciones diferentes, etc. Los factores que se especifican aquí se restarán de la serie original de los modelos aditivos, o se utiliza para dividir la serie original si se solicitó el ajuste estacional multiplicativo (por lo tanto, los valores de esta serie deben ser desigual a cero en ese caso). salida X11: Una serie original 3. ajustarse mediante factores de ajuste mensual anterior. En esta serie mensual X-11, los factores contemplados en los números 2 se restarán de la serie original (aditivo de ajuste) o van a ser usados ​​para dividir los valores en la serie original (ajuste multiplicativo). La serie corregida resultante se muestra en esta tabla. salida X11: A 4. Antes de Factores de Ajuste de día de negociación. Esta mesa X-11 sólo está disponible (el caso) cuando se especificaron los factores de ajuste de comercio-día antes y un modelo multiplicativo. El usuario puede especificar un peso por cada día (lunes a viernes) los pesos se ajustan proporcionalmente a continuación, de manera que sumen a 7. La serie (A 1 y A 3) se divide por factores calendario mensual que se calcula basándose en el número de los respectivos días del mes respectivo. Tenga en cuenta que, por defecto, los factores naturales también se ajustan para diferentes longitudes de los diferentes meses, sin embargo, la longitud del mes variabilidad también se puede incluir en los factores naturales (en cuyo caso se utiliza una longitud constante del mes de 30,4375). salida X11: B 1. Serie ajustados antes de proceder o de la serie original. Esta tabla X-11 muestra la serie original, o la serie ajustada inicial, dependiendo de si o no factores de ajuste mensuales anteriores y / o factores de ajuste de día de negociación donde se especifique (por trimestral X-11. B 1 es siempre la serie original). estimación inicial de tendencia-ciclo se calcula como una media móvil centrada de 12 términos de vitamina B 1. salida X11: B 3. Las diferencias no modificado S-I o cocientes. Una estimación inicial del componente irregular y estacional combinado se obtiene restando B 2 de B 1 (modelo aditivo) o dividiendo B 1 B 2 por (modelo multiplicativo). salida X11: B 4. Los valores de reemplazo para diferencias extremas S-I (ratios). En primer lugar una estimación preliminar del componente estacional X-11 se calcula aplicando un promedio ponderado móvil de 5 término por separado a la B 3 valores para cada mes. A continuación, una centrada en la media móvil de 12 términos de los factores preliminares para toda la serie se calcula, y los valores resultantes se ajustan para que sumen (modelo aditivo) cero o 12.0 (modelo multiplicativo) dentro de cada año. A continuación una estimación inicial de la componente irregular se obtiene restando de las diferencias S-I (modelo aditivo) o dividir las relaciones S-I por la estimación inicial para el componente estacional. Para la estimación inicial resultante del componente irregular, a 5 años deslizamiento desviación estándar (s, sigma) se calcula, y los valores extremos en el año central que están más allá de 2.5s se eliminan. El deslizamiento s 5 años después se vuelve a calcular y se repite el proceso, sin embargo, esta vez un peso cero se asigna a los valores irregulares más allá de 2,5 s, se le asigna un peso total de valores dentro de 1,5 segundos, y se graduó linealmente pesos entre cero y uno se asignan para valores entre 1,5 y 2,5 s. Los valores que reciben menos que plena pesos se vuelven a calcular entonces como el promedio de los valores respectivos tiempos su peso y los dos valores de peso completo más cercanas anteriores y posteriores al valor correspondiente en dicho mes. Tabla B 4 muestra los valores finales sustituidos (re-calculado), y el deslizamiento ss 5 años. salida X11: B 5. Los factores estacionales. Los valores extremos de la serie B 3 se sustituyen por los valores que se muestran en B 4. A partir de esta serie X-11, los factores estacionales preliminares se derivan mediante la aplicación de una media móvil de 5 plazo de cada mes por separado a continuación, una media móvil de 12 términos es calculan para toda la serie, y los valores resultantes ajustada a la suma de (modelo aditivo) cero o 12.0 (modelo multiplicativo) dentro de cada año. salida X11: B 6. DESESTACIONALIZADA serie. La serie preliminar ajustada estacionalmente se obtiene restando de 1 B (modelo aditivo) o dividir B 1 (modelo multiplicativo) por los factores estacionales en B 5. Salida X11: B 7. Tendencia-ciclo. El X 11 series desestacionalizadas (B 6) se suaviza a través de una variable en movimiento procedimiento de promedio (ver Shiskin, joven, Musgrave, 1967, para más detalles). Opcionalmente, los extremos pueden ser retirados de la serie suavizada por un procedimiento análogo al descrito en B 4. En general, la denominada curva de Henderson media móvil se aplica, que es una media móvil ponderada con las magnitudes de los pesos siguientes una campana curva en forma (ver, por ejemplo, Makridakis y Wheelwright, 1978, o Shiskin, Young, y Musgrave, 1967). La elección de la longitud apropiada de la media móvil es un tema importante en la descomposición estacional (es decir, el cálculo de la componente de tendencia-ciclo). La idea general es elegir un promedio móvil más larga cuando hay una gran cantidad de fluctuación aleatoria de los datos con respecto al componente de tendencia-ciclo, y elegir una media móvil más corta cuando no es sólo relativa poca fluctuación aleatoria. Por defecto, el programa seleccionará una transformación de media móvil de forma automática. En concreto, el primer paso previo plazo de 13 Henderson (ponderada) media móvil de la serie con ajuste estacional se calcula (sin extender hasta lo último de la serie). Una estimación preliminar del componente irregular se calcula entonces restando de esta serie (modelo aditivo) o dividiéndola en (modelo multiplicativo) la serie ajustada estacionalmente. A continuación, la diferencia promedio mes - a mes (cambio porcentual) sin tener en cuenta a firmar se calcula tanto para los componentes irregulares y de tendencia-ciclo estimados. La razón de las diferencias promedio de mes a mes (porcentaje cambios) en las dos series refleja la importancia relativa de las variaciones irregulares en relación con los movimientos en el componente de tendencia-ciclo. Dependiendo del valor de esta relación, ya sea se selecciona un 9 plazo Henderson media móvil (si la relación es de entre 0,0 y 0,99), se selecciona un 13- término Henderson media móvil (si la relación es de entre 1,0 y 3,49) o se selecciona un promedio móvil 23 plazo Henderson (si la relación es superior a 3,5). salida X11: B 9. Los valores de reemplazo para diferencias extremas S-I (ratios). Esta tabla X-11 es la misma que B 4 a excepción de que las diferencias (relaciones) en B 8 se utilizan para la que se aplica una media móvil 7 plazo (para estimar los factores estacionales). salida X11: B 10. Los factores estacionales. Después de sustituir los valores extremos de la correspondiente B 9 valores, una media móvil ponderada 7-término se aplica a las diferencias SI (ratios) en B 8. A continuación se ajusta la estimación resultante de los factores estacionales modo que la suma de cada año es igual a cero (modelo aditivo) o 12.0 (modelo multiplicativo). salida X11: B 13. Serie irregular. Las estimaciones de tendencia-ciclo en B 7 se restan de la serie ajustada en B 11 (modelo aditivo), o los valores B 7 se utilizan para dividir la serie en B 11 (modelo multiplicativo). La serie resultante es una estimación mejorada de la serie irregular. salida X11: B 14. Los valores extremos irregulares excluidos de Trading días de regresión. Los meses en la serie se clasifican en diferentes grupos, dependiendo del día en particular cuando comienza el mes (30 días, meses de 31 días, y Februarys se tratan por separado). A continuación, los valores extremos (más allá de 2,5 s valores diferentes s también pueden ser especificados) se identifican dentro de cada tipo de mes en un procedimiento de dos pasos. Los valores extremos finales que serán excluidos se muestran en esta tabla X-11. salida X11: B 15. preliminar Trading días de regresión. Después de retirar los B 14 valores extremos de B 13. estimaciones de mínimos cuadrados para los siete pesos diarios se calculan. salida X11: B 16. Factores de Ajuste de Comercio días Derivados de coeficientes de regresión. A partir de los pesos de regresión de comercio en día, los factores de ajuste mensuales se calculan en base al número de días de negociación particulares (es decir, lunes, martes, etc.) en los respectivos meses. Estos factores se imprimen en esta tabla X-11 y, a continuación se utilizan para ajustar (es decir resta de o dividida en) la serie irregular B 13 para la variación comercial-día. salida X11: B 17. Los pesos preliminares para Componente irregular. Las estimaciones de la componente irregular (en B 13 o ajustados por B 16. dependiendo de si o no se realizó un ajuste de comercio días) se refinan aún más mediante el cálculo de los pesos graduada para valores extremos, en función de su relación (en términos de una corredera 5-años s) distancia de 0. Específicamente, se utiliza un proceso análogo al descrito en B 4 anteriormente. Esta tabla X-11 (B17) contiene los factores de ajuste resultantes. salida X11: B 18. Factores de comercio en día Derivados de pesos diarios combinados. Esta tabla X-11 contiene los factores de ajuste finales día de negociación, calculadas a partir de los pesos mínimos cuadrados de comercio en día en B 15 y / o el comercio de los pesos-día antes en una salida 4. X11: B 19. serie original ajustado por Trading - día y Variación Prior. Los valores de B 18 se utilizan para ajustar la serie original (ajustado) (en A 1. A o B 3. 1. dependiendo de si o no se especificaron los factores de ajuste anteriores). Específicamente, los valores de B 18 se restan de (modelo aditivo) o dividir en (modelo multiplicativo) la serie original. salida X11: C 1. serie original Modificado por Pesos preliminares y Ajustado por día y-Trading Variación previa. La serie en B 19 (1 o B si se solicitó ningún ajuste de comercio días) se ajustó a valores extremos por los pesos calculados en B 17 La serie resultante modificado se muestra en esta tabla X-11 (C1). salida X11: C 2. Tendencia-ciclo. Una estimación del componente de tendencia-ciclo combinado se calcula a partir de C 1 mediante la aplicación de un promedio móvil de 12 términos centrada. salida X11: C 4. Diferencias Modificados S-I (ratios). Para obtener las diferencias refinados S-I (relaciones), los valores de C 2 se restan de (modelo aditivo) o dividir en (modelo multiplicativo) la serie modificada en C 1. Salida X11: C 5. Factores estacionales. Estos valores son los mismos que los de B 5. excepto que se utilizan las C 4 diferencias (relaciones). salida X11: C 6. DESESTACIONALIZADA serie. La serie ajustada estacionalmente preliminar se calcula restando C 5 a partir de (o dividir C 5 a) C 1. Salida X11: C 7. Tendencia-ciclo. La serie desestacionalizada (C6) se suaviza a través de un procedimiento de media móvil variable (el mismo procedimiento utilizado para B 7. Véase también Shiskin, joven, Musgrave, 1967, para más detalles) para derivar la estimación preliminar del componente tendencia-ciclo. salida X11: C 9. modificados Diferencias S-I (ratios). Las diferencias S-I modificados (ratios) se calculan restando C 7 a partir de (modelos aditivos) o dividir en 7 C (modelos multiplicativos) la serie C1. salida X11: C 10. Los factores estacionales. Los factores estacionales se calculan de forma análoga a B 10. pero en base a la C Diferencias 9 S-I (proporciones). salida X11: C 11. DESESTACIONALIZADA serie. La serie desestacionalizada refinado se calcula restando de 1 B (modelo aditivo) o dividir B 1 por (modelo multiplicativo) los valores de salida C 10. X11: C 13. Serie irregular. La estimación refinada del componente irregular (al azar) se calcula restando de 11 C (modelo aditivo) o dividir por 11 C (modelo multiplicativo) los valores en C 7. X11 de salida: C 14. Los valores extremos irregulares excluidos de Trading días Regresión. Esta tabla es análoga a la tabla B 14. y muestra los valores extremos irregulares (por lo general más allá de 2,5 s) después de volver a aplicar la rutina de comercio días (en base a los factores de comercio días mensuales que se muestran en B 16). salida X11: C 15. Final de Trading días de regresión. Esta tabla es X-11 al igual que la B 15. excepto que los cálculos se basan en los valores de la tabla de salida C 13. C 17. X11: Los pesos finales para Componente irregular. Esta tabla es análoga a la tabla B 17. excepto que se calcula en base a los valores de C 16 (13 o C si no se solicita el ajuste día de negociación). salida X11: C 19. serie original Ajustado por Trading-día y Variación previa. Los valores de C 18 se utilizan para ajustar la serie original (ajustado) (en un 3 o B 1). Específicamente, los valores de C 18 se restan de (modelo aditivo) o dividir en (modelo multiplicativo) la serie original. salida X11: D 2. Tendencia-ciclo. Una media móvil de 12 términos de D 1 se calcula para estimar el componente de tendencia-ciclo. salida X11: D 4. Modificado S-I Las diferencias (relaciones). Las diferencias S-I modificados (ratios) se calculan restando 2 D a partir de (modelo aditivo) o dividir en 2 D (modelo multiplicativo) los valores de D 1. Salida X11: D 5. Factores estacionales. Esta tabla X-11 se calcula de manera análoga a B 5. excepción de que los cálculos se basan en los valores de D 4. Salida X11: D 6. DESESTACIONALIZADA serie. Los valores de esta tabla se calculan restando D 5 D desde 1 (modelo aditivo) o dividir D 1 por D5 (modelo multiplicativo). salida X11: D 7. Tendencia-ciclo. Los valores de esta tabla X-11 se calculan de forma análoga a las de B 7. excepto que los cálculos se basan en los valores de D 6. Salida X11: D 8. diferencias finales no modificado S-I (Ratios). Los valores de la serie D 7 se restan de (modelo aditivo) o dividir en (caso multiplicativo) los valores de C 19 (o B 1 si no se aplica de ajuste para la variación de comercio-día). A continuación, un análisis de la varianza por mes (o trimestre) se realiza en esta serie, con el fin de probar la presencia de la estacionalidad significativa estable. salida X11: D. 9. Los valores de sustitución finales para diferencias extremas S-I (ratios). Los valores de D 7 se restan de (modelo aditivo) o dividir en (modelo multiplicativo) D 1 valores que no son idénticas a las entradas correspondientes de D 8 se reportan a continuación. Además, para cada mes, la diferencia de año a año (modelo aditivo) o porcentaje de cambio (modo multiplicativa) en las estimaciones de la irregular y los componentes estacionales y su relación (llamada MSR, moviéndose relación estacionalidad) se calculan. El MSR puede ser útil con el fin de determinar la cantidad de movimiento estacionalidad presente en cada mes. salida X11: D 10. Los factores estacionales Finales. Esta tabla X-11 se calcula de manera análoga a los valores en B 10. excepto que se calcula en base a los valores reportados en D 8 y 9. D X11 de salida: D 11. Final de la serie ajustada estacionalmente. La última serie ajustada por estacionalidad se calcula restando D 10 de 19 C (modelo aditivo) o dividir por C 19 D 10 (modelo multiplicativo). salida X11: 12. D tendencia-ciclo final. Estos valores se calculan restando D 10 D desde 1 (aditivo modelo), o mediante la división D 1 por D 10 (modelo multiplicativo). salida X11: D 13. final irregular. Estos valores se calculan restando D 12 D de 11 (aditivo modelo), o mediante la división D 11 por D 12 (modelo multiplicativo). salida X11: E 1. Modificado serie original. Los valores de esta tabla X-11 se calculan mediante la sustitución de los valores extremos de la serie original, (identificado por un peso cero en C 17) por los valores de predicción de la tendencia-ciclo final, estacional, el comercio de días (en su caso), y ajuste anterior (si es aplicable) componentes. salida X11: E 2. Modificado DESESTACIONALIZADA serie. Estos valores se calculan mediante la sustitución de la última serie desestacionalizada (D 11) valores extremos (identificados por un peso cero en C 17) con los valores de tendencia-ciclo finales D 12. salida X11: E 3. Modificado Serie irregular. Los valores de esta tabla X-11 se calculan mediante la sustitución de los valores de D 13 con cero (modelo aditivo) o 1.0 (modelo multiplicativo) si ellos fueron identificados como extremos (es decir, el peso asignado cero) en la salida C 17. X11: E 4 . Las diferencias (relaciones) de los totales anuales. Estos valores se calculan como la diferencia (modelo aditivo) o ratios (modelo multiplicativo) de los totales anuales de (a) la serie original B 1 y el final de la serie ajustada estacionalmente D 11. (b) la serie original E modificado 1 y la series desestacionalizadas E 2. salida modificada X11: E 5. diferencias (variaciones porcentuales) en serie original. Los valores de esta tabla X-11 se calculan como los de mes a mes (trimestre a trimestre) diferencias (modelo aditivo) o porcentajes de cambio (modelo multiplicativo) en B 1. X11 de salida: E 6. Diferencias (cambios porcentuales ) en el final de la serie ajustada estacionalmente. Estos valores son los mes a mes (trimestre a trimestre) diferencias (modelo aditivo) o cambios de porcentaje (modelo multiplicativo) en la salida D 11. X11: F 1. MCD (QCD) Promedio móvil. Los valores de esta serie se calculan aplicando un promedio móvil ponderado al final de la serie ajustada estacionalmente (D 11). La anchura de la ventana de suavizado está determinada por el mes (trimestre) por el dominio cíclico, o MCD (QCD), para abreviar. El MCD (QCD) se calcula como el promedio en la que los cambios en el componente aleatorio son iguales a los cambios en el componente de tendencia-ciclo de salida X11: F 2. Medidas de resumen. Varios recapitulación final X-11 tablas se calculan: Las diferencias promedio (modelo aditivo) o cambios de porcentaje (modelo multiplicador) se calculan sin tener en cuenta su firma se extiende por 1, 2, 3. 12 meses (o de cuatro trimestres) para las siguientes series: serie original A 1 (B1), última serie desestacionalizada (D 11), series irregulares final (D 13), tendencia-ciclo final (D12), los factores estacionales finales (D 10), factores de ajuste mensuales anteriores finales (A 2. X-11 solamente), factores de ajuste final de negociación días mensuales (C 18. serie original mensual X-11 solamente), modificada (E 1), series desestacionalizadas modificados (E 2), la serie irregular modificados (E 3) . A continuación una tabla de las contribuciones relativas de los diferentes componentes a las diferencias (modelo aditivo) o cambios de porcentaje (modelo multiplicativo) en la serie original se calculan. La siguiente tabla muestra el promedio de duración de la carrera (el número medio de cambios mensuales consecutivos en la misma dirección sin cambios se cuenta como una modificación en la misma dirección) para las siguientes series: Final de la serie ajustada estacionalmente (D 11), series irregulares definitiva (D 13), de tendencia-ciclo final (D 12), y el MCD (QCD) de media móvil (F 1). Por último, los medios y las desviaciones estándar de las diferencias (modelo aditivo) o cambios de porcentaje (modelo multiplicativa) se calculan a través de diferentes tramos para cada uno de la serie mencionada anteriormente. Para obtener más información, véase el X-11 Salida de censo Método II Ajuste estacional. X11: G 1. Gráfico. Este gráfico de líneas que mostrará la serie ajustada final y componentes de tendencia-ciclo final (D 11 y D 12, respectivamente). salida X11: G 2. Gráfico. Este gráfico de líneas que mostrará las diferencias finales del SI (modelo aditivo) o ratios (modelo multiplicativo), con los extremos de las diferencias finales del SI (relaciones) sin extremos, y los factores estacionales final (por ejemplo D 8. 9. D y D 10. respectivamente), clasificados por mes (X-11 mensual) o cuarto (X-11 trimestrales). salida X11: G 3. Gráfico. Este gráfico muestra los mismos valores que G 2 Sin embargo, esta trama de líneas muestra los valores en orden cronológico. salida X11: G 4. Tabla. Este es un gráfico de líneas de la serie irregular modificado irregular y última final (D 13 y E 3. respectivamente). Yates chi-cuadrado corregido. La aproximación de la estadística de Chi-cuadrado en pequeñas tablas 2 x 2 se puede mejorar mediante la reducción del valor absoluto de las diferencias entre las frecuencias observadas y esperadas de 0,5 antes de la cuadratura (corrección de Yates). Esta corrección, lo que hace la estimación más conservadora, se aplica por lo general cuando la tabla contiene sólo pequeñas frecuencias observadas, de modo que algunas frecuencias esperadas se convierten en menos de 10 (para la discusión adicional de esta corrección, ver Conover, 1974 Everitt, 1977 Hays, 1988 Kendall amp Stuart, 1979 y Mantel, 1974). 2000 Compatibilidad. A medida que nos acercamos al final de este milenio, muchos usuarios de software de análisis de datos han descubierto que sus programas no son compatibles con las fechas de la designación del año que se inicia con cualquier otro dígito, pero quot19.quot Por lo tanto, efectivamente, que el software es incompatible con las fechas en las que pronto se convertirá en una realidad (y aún ahora que ser utilizado en el modelado, previsión, etc.). STATISTICA (ver licencias de sitio de la universidad) es uno de los pocos programas que no sólo es quotyear-2000 compatiblequot pero, también llamado, quotyear-2000-friendlyquot ofreciendo opciones flexibles para personalizar el funcionamiento del programa (por ejemplo, la interpretación de ambigua denominaciones de fecha 1/1/20, como por ejemplo, donde el 20 podría significar 1920 o 2020), para satisfacer las diferentes necesidades específicas de los analistas de datos. Derechos de autor de la copia StatSoft, Inc. 1984-2000 STATISTICA es una marca comercial de StatSoft, Análisis de Series Inc. Time: El proceso de ajuste estacional Cuáles son los dos principales filosofías de ajuste estacional ¿Qué es un filtro ¿Cuál es el problema punto final ¿Cómo decidimos qué filtro utilizar ¿Qué es una función de ganancia ¿Qué es un cambio de fase ¿Qué Henderson promedios ¿Cómo lidiar con el problema de punto final ¿Cuáles son las medias móviles de temporada ¿Por qué son estimaciones de tendencias revisadas ¿Cuántos datos se requiere para obtener estimaciones ajustadas estacionalmente aceptables AVANZADO moviendo ¿de qué manera las dos filosofías de ajuste estacional comparar lo que sON lAS pRINCIPALES dos filosofías de desestacionalización las dos filosofías principales para el ajuste estacional son el método basado en el modelo y el método basado en filtro. métodos basados ​​en filtros Este método se aplica un conjunto de filtros fijos (promedios móviles) para descomponer la serie temporal en una tendencia, componente estacional e irregular. La idea subyacente es que los datos económicos se compone de una serie de ciclos, incluyendo los ciclos económicos (la tendencia), los ciclos estacionales (estacionalidad) y el ruido (el componente irregular). Un filtro elimina esencialmente o reduce la fuerza de ciertos ciclos de los datos de entrada. Para producir una serie ajustada por estacionalidad de los datos recogidos mensualmente, eventos que ocurren cada 12, 6, 4, 3, 2,4 y 2 meses deben ser eliminados. Estos corresponden a las frecuencias estacionales de 1, 2, 3, 4, 5 y 6 ciclos por año. Los ciclos más largos no estacionales se consideran como parte de la tendencia y los ciclos más cortos no estacionales forman el irregular. Sin embargo, el límite entre la tendencia y ciclos irregulares puede variar con la longitud del filtro utilizado para obtener la tendencia. En el ajuste estacional ABS, ciclos que contribuyen significativamente a la tendencia son normalmente más grandes que aproximadamente 8 meses para series mensuales y 4 cuartos para series trimestrales. La tendencia, componentes estacionales e irregulares no necesitan modelos individuales explícitas. El componente irregular se define como lo que queda después de la tendencia y los componentes estacionales se han eliminado por los filtros. Los irregulares no muestran características de ruido blanco. métodos basados ​​en filtros son a menudo conocidos como métodos de estilo X11. Estos incluyen X11 (desarrollado por la Oficina del Censo de EE. UU.), X11ARIMA (desarrollado por Estadísticas de Canadá), X12ARIMA (desarrollado por la Oficina del Censo de EE. UU.), STL, SABL y SEASABS (el paquete utilizado por el ABS). las diferencias entre diversos métodos computacionales en la familia X11 son principalmente el resultado de las diferentes técnicas utilizadas en los extremos de las series de tiempo. Por ejemplo, algunos métodos utilizan filtros asimétricos en los extremos, mientras que otros métodos extrapolar la series de tiempo y aplicar filtros simétricos a la serie ampliada. métodos basados ​​en modelos Este enfoque requiere la tendencia, componentes estacionales e irregulares de la serie de tiempo para ser modeladas por separado. Se asume que el componente irregular es noise8221 8220white - es decir todas las longitudes de ciclo están representados por igual. Los irregulares tienen media cero y varianza constante. El componente estacional tiene su propio elemento de ruido. Dos paquetes de software ampliamente utilizado que se aplican métodos basados ​​en modelos son el sello y plazas / TRAMO (desarrollado por el Banco de España. Las principales diferencias computacionales entre los diversos métodos basados ​​en modelos son por lo general debido al modelo de especificaciones. En algunos casos, los componentes se modelan directamente. otros métodos requieren la serie de tiempo original para ser modelado en primer lugar, y los modelos de componentes descompone de eso. para una comparación de las dos filosofías en un nivel más avanzado, ver cómo hacen las dos filosofías de ajuste estacional comparar lo que es un filtro filtros se pueden utilizar para descomponer una serie de tiempo en una tendencia, componente estacional e irregular. Las medias móviles son un tipo de filtro que promedie sucesivamente un lapso de tiempo de desplazamiento de los datos con el fin de producir una estimación suavizada de una serie de tiempo. Esta serie suavizada puede considerar que tiene ha derivado mediante la ejecución de una serie de entrada a través de un proceso de whic h filtra ciertas ciclos. en consecuencia, un promedio móvil se refiere a menudo como un filtro. El proceso básico consiste en definir un conjunto de pesos de longitud m 1 m 2 1 como: Nota: un conjunto simétrico de pesos tiene m 1 m 2 y WJW - j Un valor filtrado en el tiempo t se puede calcular por donde Y T describe el valor de la serie de tiempo en el tiempo t. Por ejemplo, considere la siguiente serie: El uso de un filtro simétrico sencilla 3 plazo (es decir, m 1 m 2 1 y todos los pesos son 1/3), el primer término de la serie suavizada se obtiene mediante la aplicación de los pesos para los tres primeros términos de la serie original: el segundo valor suavizado se produce mediante la aplicación de los pesos con los términos segunda, tercera y cuarta de la serie original: ¿CUAL eS eL PROBLEMA PUNTO FINAL reconsiderar la serie: Esta serie contiene 8 términos. Sin embargo, la serie suavizada obtenida mediante la aplicación de filtros simétrica de los datos originales contiene sólo 6 términos: Esto es porque no hay datos suficientes en los extremos de la serie a aplicar un filtro simétrico. El primer término de la serie suavizada es un promedio ponderado de los tres términos, centrada en el segundo término de la serie original. Un promedio ponderado centrado en el primer término de la serie original no se puede obtener como datos antes de este punto no está disponible. Del mismo modo, no es posible calcular una media ponderada centrada en el último término de la serie, ya que no hay datos después de este punto. Por esta razón, los filtros simétricos no se pueden utilizar en cualquier extremo de una serie. Esto se conoce como el problema de punto final. analistas de series de tiempo pueden utilizar filtros asimétricos para producir estimaciones suavizadas en estas regiones. En este caso, el valor suavizado se calcula 8216off centre8217, con un promedio de más determina utilizando datos de un lado del punto de que el otro de acuerdo con lo que está disponible. Alternativamente, las técnicas de modelado pueden ser usados ​​para extrapolar la serie de tiempo y luego aplicar filtros simétricos a la serie extendida. ¿Cómo decidir qué filtro usar El analista de series temporales elige un filtro adecuado en función de sus propiedades, como por ejemplo el que los ciclos del filtro elimina cuando se aplica. Las propiedades de un filtro pueden ser investigados utilizando una función de ganancia. funciones de ganancia se utilizan para examinar el efecto de un filtro a una frecuencia dada en la amplitud de una de ciclo para una serie de tiempo particular. Para más detalles sobre las matemáticas asociadas con funciones de ganancia, puede descargar las notas del curso de la serie de tiempo, una guía de introducción al análisis de series temporales publicado por la Sección de Análisis de series temporales del ABS (consulte la sección 4.4). El siguiente diagrama es la función de ganancia para el filtro simétrico 3 plazo estudiamos antes. Figura 1: Función de ganancia de filtro simétrico 3 Plazo El eje horizontal representa la longitud de un ciclo de entrada en relación con el período comprendido entre los puntos de observación en la serie de tiempo original.