Usando datos trimestrales X-13ARIMA-SEATS
El último programa de ajuste estacional del censo de EE. UU., el X-13ARIMA-SEATS, admite conjuntos de datos mensuales, trimestrales y anuales. Aunque los muestreos de datos mensuales y anuales son definitivos; los informes trimestrales pueden ser más ambiguos. ¿De qué ciclo trimestral estamos hablando? ¿Es un ciclo de marzo-junio-septiembre-diciembre, u otro más?
Este artículo se inspiró en una consulta de uno de nuestros clientes: específicamente, un analista australiano que utiliza datos trimestrales siguiendo un ciclo de febrero-mayo-agosto-noviembre. ¿Es esto un problema?
La documentación del Censo de EE. UU. X-13ARIMA-SEATS asume que los datos trimestrales siguen el ciclo marzo-junio-septiembre-diciembre. Entonces, ¿qué podemos hacer para adaptarnos a la situación del analista?
Si ignoráramos la discrepancia del mes de informe y usáramos los datos tal como están, entonces el calendario (días de negociación, año bisiesto) y el ajuste de vacaciones serían incorrectos para muchos períodos. Esto daría lugar a errores.
Si no le importa el ajuste de datos anterior o desea incluir un componente de regresión en el modelo SARIMA de pronóstico, entonces simplemente puede cambiar el componente de fecha en su conjunto de datos por un mes para que coincida con el ciclo marzo-junio-septiembre-diciembre.
¿Cuál es la alternativa? Podríamos remuestrear, de la siguiente manera:
- Para los datos de tipo de acciones, interpolamos los niveles en los meses de marzo-junio-septiembre-diciembre.
- Para datos de tipo de flujo: (1) convertirlos (es decir, agregarlos) para formar una serie de tiempo de tipo de stock, (2) interpolar los niveles de stock en los meses de marzo-junio-septiembre-diciembre y, finalmente, (3) diferenciar las series temporales de valores interpolados para reconstruir un tipo de flujo.
Pero, ¿qué pasa con los resultados: valores ajustados estacionalmente y pronósticos?
X-13ARIMA genera todas sus salidas utilizando el ciclo de marzo-junio-septiembre-diciembre, por lo que si desea volver a llevarlos a un cuarto de ciclo de datos sin procesar, deberá realizar una interpolación para los nuevos mes.
Ejemplos de Archivos
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