Wybierając długość średniej ruchomej Hendersona. W iteracji B, tabela B7, iteracja C Tabela C7 i iteracja D Tabela D7 i Tabela D12 składnik cyklu trendu jest wyodrębniany z szacunkowej serii skorygowanej sezonowo za pomocą średnich ruchów Hendersona Długość filtru Hendersona jest wybierany automatycznie przez X-12-ARIMA w procedurze dwuetapowej. Automatyczny wybór kolejności średniej ruchomej opiera się na wartości wskaźnika zwanego współczynnikiem, który mierzy znaczenie nieprawidłowego składnika w seria Im silniejsza nieregularny składnik, tym większa jest kolejność wybranej średniej ruchomej Procedura stosowana w każdej iteracji jest bardzo podobna, jedyną różnicą jest liczba możliwych opcji i traktowanie obserwacji na obu końcach serii Poniższa procedura ma zastosowanie do miesięcznych serii czasowych. Automatyczne dobór części filtra Hendersona B. Pierwszy cykl trendu oblicza się przy użyciu 13-letniej średniej ruchomej Hendersona s. Następnie, w dodatku, składnik nieregularny jest wyodrębniany przez odjęcie cyklu trenowego od serii skorygowanej sezonowo. W przypadku rozkładu multiplikatywnego, składnik nieregularny jest wyodrębniany przez podzielenie sezonowych skorygowanych serii przez trend - cykl. W celu obliczenia współczynnika pierwszego rozkładu serii SA skorygowanych sezonowo obliczane jest dla cyklu trendów C i I elementów nieregularnych, oblicza się średnią wartości bezwzględnych dla miesięcznych modeli wzrostu wielkości multiplikatywnego modelu lub dla miesięcznego modelu dodatku do wzrostu Są oznaczane, a dokładniej, gdzie i Spostrzeżenia na początku i pod koniec serii czasowej, których nie można wygładzić symetrycznym 13-letnim średnim ruchem Hendersona, są ignorowane. Następna wartość stosunku jest sprawdzana i jeśli stosunek ten jest mniejszy niż 1, 9-letnia średnia ruchoma Hendersona jest wybrany. W innym przypadku wybrano 13-letnią średnią ruchu Hendersona. Cykl trendu oblicza się, stosując wybrany filtr Hendersona do sezonowo dostosowanego z serii B6 Obserwacje na początku i pod koniec serii czasów, których nie można obliczyć za pomocą symetrycznych filtrów Hendersona, są szacowane przez asymetryczne średnie ruchy ad hoc. Automatyczny wybór części filtracyjnej Hendersona C i D. First, cykl trendu oblicza się przy użyciu 13-letniej średniej ruchomej Hendersona. Następnie, w przypadku dodatku, składnik nieregularny jest wyodrębniany przez odjęcie cyklu trendu od serii skorygowanej sezonowo W przypadku rozkładu multiplikatywnego, składnik nieregularny jest wyodrębniany przez dzielenie sezonowo dostosowanych serii przez trend - cykl. W celu obliczenia współczynnika obliczany jest pierwszy rozkład serów SA skorygowanych sezonowo Dla obu cykli cyklu C i I nieregularnych składników średnia wartość bezwzględna dla modelu miesięcznego wzrostu miesięcznego lub dla miesięcznego modelu dodatku wzrostu są obliczane Są oznaczone i, w sposób otwarty, gdzie i Obserwacje na początku i pod koniec serii czasowej, które nie mogą wygładzone przez symetryczne 13-letnie średnie ruchy Hendersona są ignorowane. Następna wartość stosunku jest sprawdzana, a jeśli stosunek jest mniejszy niż 1, wybrana jest 9-letnia średnia ruchoma Hendersona. Jeśli stosunek jest większy niż 3 5, a Wybrano 23-letnią średnią ruchomą Hendersona. Inaczej jest wybrana 13-letnia średnia ruchoma Hendersona. Cykl trendu oblicza się, stosując wybrany filtr Henderson do sezonowo dostosowanych serii z Tabeli C6, Tabela D7 lub Tabeli D12, odpowiednio w obydwie końce serii, w których nie można zastosować filtra centralnego Hendersona, stosowane są asymetryczne obciążniki końcowe dla 7-dniowego filtra Hendersona. Uwaga: ponieważ serie w tabeli C1 zostały skorygowane o ekstremalne wartości, oczekuje się, że będzie mniejsza niż ten obliczony w części B. Wybór ręczny filtra Hendersona. X-12-ARIMA umożliwia ręczne wybranie dowolnej nieparzystej średniej ruchomej Hendersona w celu ostatecznego oszacowania cyklu treningowego Użytkownik może również zmienić domyślną asymetryczną aplikację filtru Henderson skłaniają się do obserwacji na obu końcach szeregu czasowego. Dane pokazują trend liniowy w górę i składnik sezonowy z cyklicznością. 12.Zresetuj dane za pomocą 13-letniej średniej ruchomej. Przed oszacowaniem składnika sezonowego, oszacowaniem i usunięciem tendencji liniowej 13-letniej symetrycznej średniej ruchomej, powtarzając sześciokrotnie pierwsze i ostatnie obserwacje, aby zapobiec utracie danych Użyj wagi 1 24 dla pierwszego i ostatniego wyrażenia w średniej ruchomej, a wagi 1 12 dla wszystkich wewnętrznych terms. Divide oryginalnych serii przez wygładzone serie w celu usunięcia danych Dodać średnioroczną prognozę trendów do zaobserwowanych wykresów szeregów czasowych. Zredukować wskaźniki sezonowe. Utwórz tablicę komórek, sidx, aby zapisać indeksy odpowiadające danym okresie. Dane są miesięcznie, z okresami 12, a więc pierwszy element sidx jest wektorem z elementami 1, 13, 25 133 odpowiadającym obserwacjom styczniowym Drugi element sidxa jest wektor z elementami 2, 14, 16 134 odpowiadającym obserwacjom z lutego Jest to powtórzone f lub wszystkie 12 miesięcy. Używanie tablicy komórek do przechowywania indeksów pozwala na możliwość, że każdy okres nie występuje w tej samej ilości razy w przedziale obserwowanych serii. Zastosuj filtr S 3,3. Zastosuj 5-letni sezonowy średnia średnica ruchoma xt Oznacza to, że zastosuj średnią ruchomą do wartości stycznia w indeksach 1, 13, 25 133, a następnie zastosuj średnią ruchową do serii z lutego w indeksach 2, 14, 26 134 i tak dalej pozostałe miesiące. Użyj wagi asymetrycznej na końcach średniej ruchomej za pomocą conv2. Wyrównaj wartości z powrotem do pojedynczego wektora. W celu wyśrodkowania składnika sezonowego wokół jednego, oszacowania, a następnie podzielić przez 13-letnią średnią ruchliwą szacowanej składnik sezonowy. Zauważ, że sezonowość zmienia się w zakresie danych Pokazuje różnicę pomiędzy filtrem sezonowym a stabilnym filtrem sezonowym Stabilny filtr sezonowy zakłada, że poziom sezonowy jest stały w zakresie danych. Zastosuj 13- termin Henderson fil Aby uzyskać lepsze oszacowanie składnika trendów, zastosuj 13-letni filtr Henderson do sezonowo dopasowanych serii Potrzebne wagi symetryczne i asymetryczne są podane w poniższym kodzie. Zastosuj filtr sezonowy S 3,5. Aby uzyskać 6 lepsze oszacowanie składnika sezonowego, zastosowanie 7-letniej sezonowej średniej ruchomej do nowo dopamiętych serii Obciążenia symetryczne i asymetryczne są podane w poniższym kodzie. Prognoza sezonowa szacuje się na 1. Zmniejsz pierwotną serię, dzieląc ją środkiem sezonowe oszacowanie. Zgrupa zdemontalizowana składa się z długoterminowego trendu i nieregularnych elementów Po usunięciu składnika sezonowego łatwiej jest dostrzec punkty zwrotne w trendzie. Plot części i oryginalne serie dostarczają oryginalnych serii do serii zrekonstruowanych przy użyciu komponentu szacuje się. Oceniaj składnik nieregularny. Dewoczyć i zmatowizuj pierwotną serię. Wykreślić pozostałe oszacowania nierównomiernego składnika. n opcjonalnie modeluj poszerzoną i zmyślną serię używając stacjonarnego modelu procesu stochastycznego. Wybierz analizę serii Country. Time. Proces dostosowania sezonowego. Jakie są dwie główne filozofie sezonowego dopasowania. Co to jest filtr. Co to jest problem z punktem końcowym. Jak zdecydować, który filtr ma być używany. Co to jest funkcja zysku. Co to jest przesunięcie fazowe. Jakie są średnie kroki Hendersona. Jak radzimy sobie z problemem końcowym. Jakie są średnie ruchy sezonowe. Dlaczego są szacowane trendy? wiele danych potrzebnych do uzyskania akceptowalnych sezonowo skorygowanych szacunków. Jak robić dwa sezonowe filozofie porównania. JEDZĘCIA SĄ DWA GŁÓWNE FILOZOFYJE REGULACJI SEZONALNEJ. Dwa główne filozofie dostosowania sezonowego to metoda oparta na modelu i metoda oparta na filtrach. Filtr oparty Metoda ta stosuje zestaw stałych filtrów przenoszących średnie do rozkładu szeregu czasowego w tendencję, składnik sezonowy i nieregularny. Podstawowym pojęciem jest to, że gospodarka dane składają się z szeregu cykli, w tym cyklu koniunkturalnego, sezonowości cyklu sezonowego i hałasu, filtr o nieregularnym składniku zasadniczo usuwa lub zmniejsza wytrzymałość niektórych cykli z danych wejściowych. Aby uzyskać sezonowo dostosowaną serię danych zebranych miesięcznie , zdarzenia, które występują co 12, 6, 4, 3, 2 4 i 2 miesiące muszą być usunięte Odpowiadają sezonowości 1, 2, 3, 4, 5 i 6 cykli rocznie Dłuższe cykle poza sezonem są brane pod uwagę być częścią tego trendu, a krótsze cykle poza sezonem tworzą nieregularny Jednak granica między tendencją a nieregularnymi cyklami może się różnić w zależności od długości filtra wykorzystywanego do uzyskania tendencji w sezonowej korekcie ABS, cyklach, które w znaczący sposób przyczyniają się do trendu są zwykle większe niż około 8 miesięcy w przypadku serii miesięcznych i 4 kwartały kwartalnych. Trendy, sezonowe i nieregularne składniki nie wymagają wyraźnych indywidualnych modeli. Nieprawidłowy składnik definiuje się jako w pozostałości po usunięciu tendencji i elementów sezonowych przez filtry Niższe normy nie mają charakterystycznego szumu białego. Metody oparte na filtrze są często znane jako metody stylu X11. Są to X11 opracowane przez US Census Bureau, X11ARIMA opracowane przez Statistics Canada, X12ARIMA opracowane przez US Census Bureau, STL, SABL i SEASABS pakiet wykorzystywany przez ABSputational różnice między różnymi metodami rodziny X11 jest głównie wynikiem różnych technik używanych na końcach szeregów czasowych Na przykład niektóre metody używają filtrów asymetrycznych na końcach, a inne Metody ekstrapolacji serii czasowych i zastosowania filtrów symetrycznych do rozszerzonych serii. Metody oparte na modelu. To podejście wymaga tendencji, sezonowych i nieregularnych elementów serii czasowych do modelowania oddzielnie Zakłada się, że nieregularnym składnikiem jest biały szum - czyli wszystkie długości cyklu są równomiernie reprezentowane nieregulariusze mają zerową średnią i stałą odmianę Składnik sezonowy ma jego własny szum. Nie dwa powszechnie stosowane pakiety oprogramowania, które stosują metody oparte na modelu, to STAMP i SEATS TRAMO opracowane przez Bank of Spain. Majorowe różnice obliczeniowe między różnymi metodami opartymi na modelu zwykle wynikają ze specyfikacji modelu W niektórych przypadkach elementy są modelowane bezpośrednio Inne metody wymagają, aby oryginalne modele czasowe były modelowane w pierwszej kolejności, a modele komponentów uległy rozkładowi. Aby porównać dwa filozofie na bardziej zaawansowanym poziomie, zobacz Jak porównują się dwa filozofia dostosowania sezonowego. JAKI FILTRY Filtry można wykorzystywana do rozkładania szeregu czasowego w trend, sezonowy i nieregularny składnik Średnia ruchoma to typ filtra, który kolejno przekłada przesunięcie zakresu danych w celu uzyskania wygładzonej oceny szeregu czasowego Ta wygładzona seria może być uważana za uzyskany przez uruchomienie serii wejściowej w procesie, w którym filtruje się określone cykle W konsekwencji średnia ruchoma jest często określana jako a sa. Proces podstawowy polega na zdefiniowaniu zestawu ciężarów o długości m 1 m 2 1 as. Note symetryczny zestaw ciężarków ma m 1 m 2 i wjw - jA wartość filtrowaną w czasie t można obliczyć przez. gdzie Y t opisuje wartość szeregu czasowego w czasie t. Na przykład, rozważyć następujące serie. Używając prostego, 3-metrowego filtra symetrycznego 1 m 2 1, a wszystkie wagi są 1 3, to pierwsze określenie wygładzonej serii uzyskuje się przez zastosowanie ciężaru do trzech pierwszych wariantów pierwotnej serii. Druga wygładzona wartość jest wytwarzana przez zastosowanie wag do drugiego, trzeciego i czwartego terminu w oryginalnym serii. , wygładzone serie otrzymane przez zastosowanie filtru symetrycznego do oryginalnych danych zawierają tylko 6 terminów. Ponieważ na końcach serii brakuje wystarczających danych, aby zastosować filtr symetryczny Pierwszy termin wygładzonej serii jest średnią ważoną trzech terminów , skoncentrowany na se nie może być uzyskana średnia ważona względem pierwszego okresu pierwotnej serii, ponieważ dane przed tym punktem nie są dostępne Podobnie, nie można obliczyć średniej ważonej wyśrodkowanej na ostatnią kadencję serii, ponieważ po tym punkcie nie ma danych. Z tego powodu filtry symetryczne nie mogą być użyte na żadnym końcu szeregu. Jest to problem końcowy. Analitycy serii czasu mogą używać filtrów asymetrycznych do wygładzania szacunków w tych regionach. W tym przypadku wygładzona wartość jest wyliczana poza centrum, przy czym średnia jest ustalana przy użyciu większej liczby danych z jednej strony punktu niż druga, w zależności od dostępnego materiału Alternatywnie, techniki modelowania mogą być użyte do ekstrapolacji serii czasowych, a następnie zastosować symetryczne filtry do rozszerzonych serii. Jak zdecydujemy się na użycie filtra. Analityk serii czasowej wybiera odpowiedni filtr w oparciu o jego właściwości, takie jak cykle usuwania filtra podczas nakładania Właściwości filtra można badać przy użyciu funkcji wzmocnienia. Funkcje gain są wykorzystywane do zbadania wpływu filtru przy danej częstotliwości na amplitudę cyklu dla określonej serii czasowej Więcej informacji na temat matematyki związanej z funkcjami wzmocnienia, można pobrać notatki o cyklu czasowym, wprowadzenie wstępne do analizy serii czasowej opublikowanej przez sekcję analizy sekwencji czasowych układu ABS, patrz sekcja 4 4. Poniższy schemat jest funkcją wzmocnienia symetrycznego filtru 3-filowego, którego badaliśmy wcześniej. 1 Funkcja Wzrostu Filtrów Symetrycznych 3. Oś pozioma przedstawia długość cyklu wejściowego w stosunku do okresu pomiędzy punktami obserwacji w pierwotnej serii czasowej. Tak więc cykl wejściowy o długości 2 jest zakończony w 2 okresach, co odpowiada 2 miesiącom dla miesięczna seria i 2 kwartały dla kwartalnej serii Oś pionowa pokazuje amplitudę cyklu wyjściowego w odniesieniu do cyklu wejściowego. Filtr ten redukuje siłę 3 perio d cykli do zera Oznacza to, że w cyklach czasowych, w których gromadzi się dane miesięcznie, wszelkie efekty sezonowe, które występują kwartalnie, zostaną wyeliminowane przez zastosowanie tego filtra do oryginalnego serii. Przesunięcie fazy przesunięcie czasowe pomiędzy filtrowanym cyklem a cyklem niefiltrowanym Przesunięcie fazowe pozytywne oznacza, że przefiltrowany cykl jest przesuwany do tyłu, a przesunięcie fazy ujemnej przesuwa się do przodu w czasie. Przesunięcie położenia następuje, gdy moment obrotów punktów przebijania jest zniekształcony, na przykład gdy średnia ruchoma jest umieszczona poza centymetrem za pomocą filtrów asymetrycznych, które będą występować wcześniej lub później w przefiltrowanych seriach, niż w oryginalnych średnicach symetrycznych o długiej długości, używanych przez układ ABS, gdzie wynik jest centralnie umieszczony, nie powodują przesunięcie fazy czasowej Ważne jest, aby filtry miały wykazywać tendencję do zatrzymywania fazy czasowej, a co za tym idzie, na moment obrotowy punktów zwrotnych. Czynności 2 i 3 pokazują efekt s przy zastosowaniu 2x12 symetrycznej średniej ruchomej, która znajduje się poza centymetrem Ciągłe krzywe reprezentują początkowe cykle, a połamane krzywe przedstawiają cykle wyjściowe po zastosowaniu średniej ruchomych filtrów. Rysunek 2 24-miesięczny cykl, faza -5 5 miesięcy Amplituda 63.Figure 3 8-miesięczny cykl, faza -1 5 miesięcy Amplitude 22.WHAT ARE HENDERSON PRZENIESIONE ŚWIADOMOŚCI. Średnie ruchome firmy Henderson to filtry pochodzące od Roberta Hendersona w 1916 r. Do zastosowań aktuarialnych Są to filtry trendów, powszechnie wykorzystywane w analizie szeregów czasowych w celu wygładzenia dostosowane sezonowo oszacowania w celu wygenerowania oszacowania trendów Są one stosowane zamiast uproszczonych średnich kroczących, ponieważ mogą reprodukować wielomiany o stopniu 3, przechwytując punkty zwrotne tendencji. ABS wykorzystuje średnie wartości średnie z Hendersona do obliczania trendów z sezonowo dostosowanego seria Szacowana tendencja publikowana przez system ABS jest zazwyczaj uzyskiwana przy użyciu filtra 13 Hendersona w cyklach miesięcznych oraz 7-letniego Hende rson dla filtrów kwartalnych. Filtry Henderson mogą być symetryczne lub asymetryczne Symetryczne średnie ruchome mogą być stosowane w punktach, które są wystarczająco daleko od końców szeregu czasowego W tym przypadku wygładzona wartość dla danego punktu w serii czasów obliczony z równej liczby wartości po obu stronach punktu danych. Aby uzyskać wagi, osiągnięto kompromis pomiędzy dwiema charakterystykami ogólnie oczekiwanymi w serii trendów. Są to, że tendencja powinna być w stanie reprezentować szeroki zakres krzywizn i że powinno być tak gładkie, jak to możliwe W celu uzyskania matematycznego wyodrębnienia ciężaru, patrz rozdział 5 3 Wskazówki dotyczące serii serii czasowych, które można pobrać bezpłatnie z witryny internetowej ABS. Wzorce ważenia dla zakresu symetrycznych średnich kroczących Hendersona są podane w poniższej tabeli. Symetryczny wzór ważenia dla Hendersona Moving Average. Ogólnie rzecz biorąc, im dłużej trenuj filtr, tym gładszy jest trend, co jest oczywiste z porównania funkcji wzmocnienia powyżej terminu A 5 Henderson redukuje cykle o około 2 4 okresach lub mniej o co najmniej 80, a 23-krotnie Henderson redukuje cykle o około 8 okresach lub mniej o co najmniej 90. W rzeczywistości jest to 23-filowy filtr Henderson całkowicie wyeliminuje cykle krótsze niż 4 okresy. Średnie kroczące firmy Henderson również tłumią cykle sezonowe w różnym stopniu. Jednak funkcje wzmocnienia na Figurach 4-8 pokazują, że cykle roczne w cyklu miesięcznym i kwartalnym nie są tłumione w stopniu wystarczającym do uzasadnienia zastosowania filtra Henderson bezpośrednio do oryginalnych szacunków Dlatego są one stosowane tylko do sezonowo dostosowanych serii, w których efekty związane z kalendarzem zostały już usunięte za pomocą specjalnie zaprojektowanych filtrów. Ilustracja 9 przedstawia efekty wygładzania stosowania filtra Hendersona do serii. Filtr Henderson - wartość certyfikatów budowlanych niemieszkalnych. W jaki sposób rozwiązać problem z punktem końcowym? Symetryczny filtr Henderson można zastosować tylko do regio ns danych, które są wystarczająco daleko od końców serii Na przykład standardowe 13 termin Henderson może być stosowany tylko do danych miesięcznych co najmniej 6 obserwacji od początku lub końca danych To dlatego, że gładkość filtra serii biorąc średnią ważoną z sześciu terminów po każdej stronie punktu danych oraz samego punktu Jeśli próbujemy zastosować go w punkcie, który jest mniejszy niż 6 obserwacji od końca danych, to nie ma wystarczających danych dostępne na jednej stronie punktu do obliczania średniej. Aby zapewnić oszacowanie trendów tych punktów danych, zastosowano zmodyfikowaną lub asymetryczną średnią ruchoma Obliczanie asymetrycznych filtrów Hendersona można wygenerować różnymi sposobami, które powodują podobne, ale nie identyczne Wyniki W czterech głównych metodach zastosowano metodę Musgrave, minimalizację metody rewizji kwadratu średniego, najlepszą liniową metodę oceny nieprzewidywalności BLUE oraz metodę Kenny i Durbin, Shiskin i wsp. 1967 d oryginalne odważniki asymetryczne dla średniej ruchomej Hendersona, używane w pakietach X11 Informacje dotyczące wyprowadzenia ciężaru asymetrycznego, patrz sekcja 5 3 Znaczenia przedmiotów z serii czasowej. Rozważyć szereg czasowy, w którym zaobserwowano ostatnio zaobserwowany punkt danych czas N Następnie nie można zastosować 13-metrowego, symetrycznego filtra Hendersona do punktów danych mierzonych w dowolnym momencie po i włączeniu czasu N-5 Dla wszystkich tych punktów należy zastosować asymetryczny zestaw odważników Poniższa tabela podaje asymetryczny wzór ważenia dla standardową średnią 13 średnią Hendersona. Średnia asymetryczna 13-letnia filtr Hendersona nie usuwa ani nie obniża tych samych cykli, co symetryczny filtr Henderson w zasadzie 13 lat. W rzeczywistości asymetryczny wzór ważenia używany do oszacowania trendu podczas ostatniej obserwacji zwiększa wytrzymałość 12 okresów cykle Również filtry asymetryczne powodują pewne przesunięcie fazy w czasie. JEDZIELE MIEJSCA MORSKIE. Prawie wszystkie dane badane przez ABS mają morze Charakterystyka sonalowa Ponieważ średnie wartości średnie z Hendersona wykorzystywane do określania serii trendów nie eliminują sezonowości, dane muszą być dostosowywane sezonowo najpierw przy użyciu filtrów sezonowych. Filtr sezonowy ma wagi, które są stosowane do tego samego okresu czasu. Przykład wzoru ważenia dla filtr sezonowy. 1, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 3.where, na przykład, wagi jednej trzeciej stosuje się do trzech kolejnych stycznia. W przypadku X11 dostępne są różne filtry sezonowe. Są to ważona, 3-letnia średnia ruchoma ma S 3x1 ważona 5-letnia ma S 3x3 ważona 7-terminowa S 3x5 i waŜona 11-letnia ma S 3x9. Struktura waŜenia średnich waŜonych ruchów w postaci S nxm polega na tym, Ŝe obliczona jest prosta średnia m obliczonych, a następnie średnia ruchoma n oznacza się średnie te średnie Oznacza to, że do obliczenia każdej ostatecznej wygładzonej wartości użyto n m-1. Na przykład, aby obliczyć 11-letnią S 3x9, stosuje się wagę 1 9 w tym samym okresie w ciągu 9 kolejnych lat. W wartościach uśrednionych stosuje się 3 średnią ruchomą średnią. Daje ostateczny wzór ważenia wynoszący 1 27, 2 27, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 2 27, 1 27.Ustawa wzmocnienia dla 11-letniego filtra sezonowego, wygląda na S 3x9.Konfigura 10 Gain Function dla filtra sezonowego 11 Term S 3x9.Zaprowadzenie filtru sezonowego do danych spowoduje oszacowanie składnika sezonowego serii czasowej, ponieważ zachowuje siłę sezonowych harmonicznych i tłumi cykle o sezonach nieokreślonych. Symetryczne filtry sezonowe są używane w końce serii Wagi asymetryczne dla każdego z filtrów sezonowych stosowanych w X11 można znaleźć w sekcji 5 4 Znaczników Kursów Serii Czasu. JEDZIELE SZACUNKOWE ZMIANY SZACUNKÓW. Na bieżący koniec serii czasowych nie jest możliwe użycie filtrów symetrycznych do oszacowania tendencji z powodu problemu z punktem końcowym Zamiast tego używa się filtrów asymetrycznych, aby uzyskać wstępne prognozy trendów Jednak w miarę dostępnych danych możliwe jest ponowne obliczanie trendu za pomocą filtrów symetrycznych i poprawienie wstępnych szacunków znany jako korekta tendencji. JEDNIE WYMAGANE DANE ZNAJMUJĄCE AKCEPTACYJNE SZCZEGÓŁY REGULOWANE SEZONOWO. Jeżeli szereg czasowy wykazuje stosunkowo stabilną sezonowość i nie jest zdominowany przez składnik nieregularny, wówczas 5 lat danych można uznać za akceptowalną długość w celu uzyskania skorygowanych sezonowo szacunków dla serii, która wykazuje szczególnie silną i stabilną sezonowość, można dokonać dokładnej korekty z 3-letnią datą Ogólnie korzystne jest, aby mieć co najmniej siedem lat danych w normalnych seriach czasowych, precyzyjne określenie sezonowych wzorców, dni handlowych i ruchomych efektów wakacyjnych, trendów i sezonowych przerw, a także różnic outcomes. ADVANCED HOW DO DWA SEZONOWE FILOZOSTAJE DOSTOSOWANIA PORÓWNAWKÓW. Model oparty na podejściu pozwala na właściwości stochastyczne losowość analizowanych serii, w tym sensie, że dostosowują wagi filtra na podstawie charakteru serii Możliwość oceny możliwości modelu w celu dokładnego opisania zachowania tej serii, a dostępne są statystyczne wnioskowania dotyczące szacunków przy założeniu, że składnikiem nieregularnym jest szum białego. Metody oparte na filtrze są mniej zależne od stochastycznego propertu z serii czasowych Jest to analityk z serii czasowych odpowiedzialny za wybór najodpowiedniejszego filtru z ograniczonej kolekcji dla konkretnej serii Nie jest możliwe przeprowadzanie rygorystycznych kontroli adekwatności domniemanego modelu i dokładnych pomiarów precyzji i statystycznego wnioskowania nie są dostępne W związku z tym przedział ufności nie może zostać zbudowany wokół estymatu. Poniższe wykresy porównują obecność każdego z elementów modelu w sezonowych częstotliwościach dla dwóch filozofii dopasowania sezonowego Oś x jest okresem trwania cyklu a wartością y oś reprezentuje siłę cykli, które zawierają każdy składnik. Ilustracja 11 Porównanie dwóch metod filozofii sezonowej. Filtry oparte na filtrach zakładają, że każdy składnik istnieje tylko w pewnych długościach cyklu Dłuższe cykle tworzą ten trend, składnik sezonowy występuje w sezonie częstotliwość i składnik nieregularny są definiowane jako cykle o dowolnej długości. Na podstawie modelu opartego na fil osophy, trend, sezonowy i nieregularny składnik występują we wszystkich długościach cyklu. Nieregularny składnik ma stałą wytrzymałość, pik okresów sezonowych przy częstotliwościach sezonowych, a składnik tendencji jest najsilniejszy w dłuższych cyklach. Strona ta opublikowana po raz pierwszy 14 listopada 2005 r., ostatnia zaktualizowano dnia 25 lipca 2008 r.
No comments:
Post a Comment