Wie bereinige ich eine Reihe um die Jahreszeit? (Saisonbereinigung mit X-13, R-Code zum Mitnehmen)

Kurz

Wie bereinige ich eine Monats- oder Quartalsreihe um die Jahreszeit? X-13 läuft nicht im Browser, darum rechnet Statable die Saisonbereinigung nicht selbst. Es erzeugt die Reihe als CSV-Datei und ein R-Skript zum Mitnehmen, das in R mit dem Paket seasonal rechnet.

So geht es in Statable

1. In der Zeitreihen-Auswertung den Abschnitt „Saisonbereinigung mit X-13 (in R auf dem eigenen Rechner)“ öffnen.
2. Das Verfahren wählen: SEATS (Vorgabe) oder X-11.
3. „Reihe als CSV speichern“ und „R-Skript speichern“.
4. Beide Dateien in einen Ordner legen und das Skript in R ausführen. Es schreibt eine zweite CSV mit der bereinigten Reihe.

Nicht dasselbe wie die klassische Zerlegung

Die Zerlegung in der Zeitreihen-Auswertung (Trend, Saison, Rest) ist keine Saisonbereinigung nach X-13 und heißt auch nicht so. Sie bleibt, wie sie ist.

Wann es angeboten wird

• Nur bei Monats- oder Quartalswerten.
• Die Reihe darf keine Lücken haben. Statable füllt nichts auf.
• Es braucht mindestens 3 volle Jahre: 36 Monatswerte oder 12 Quartalswerte.
• Trifft etwas davon nicht zu, steht statt der Knöpfe ein Satz mit dem Grund.

Alle Schritte im Einzelnen

1. Das Verfahren wählen: SEATS (Vorgabe, der Standard des Pakets seasonal) oder X-11.
2. „Reihe als CSV speichern“ und „R-Skript speichern“.
3. Beide Dateien in denselben Ordner legen und das Skript in R ausführen. R braucht dafür das Paket seasonal (mit x13binary).
4. Das Skript schreibt eine zweite CSV-Datei mit der bereinigten Reihe. Sie lässt sich in Statable wieder öffnen.

Die CSV-Datei enthält den Zeitpunkt und den Wert, mit Punkt als Dezimalzeichen, in UTF-8. Mit „R-Skript ansehen“ lässt sich das Skript vor dem Speichern lesen.

Warnungen

• Statable rechnet das nicht. Das Ergebnis entsteht in R auf dem eigenen Rechner, und Statable hat es nicht geprüft.
• Kalender: seasonal prüft die Standard-Wochentags- und Ostereffekte. Österreichische Feiertage sind nicht enthalten; die ESS-Leitlinien empfehlen nationale Kalender. Wer sie braucht, ergänzt eigene Regressoren über xreg.
• Die Modellwahl von X-13 ist automatisch. summary(m) und die Diagnosen gehören gelesen.

Typische Beispiele

• Eine monatliche Arbeitslosenquote vom Jahreszeitmuster befreien, bevor die Entwicklung gedeutet wird.
• Quartalsumsätze über mehrere Jahre bereinigen und mit der Originalreihe vergleichen.

Für Fachleute

library(seasonal)
d <- read.csv("reihe.csv")
y <- ts(d$wert, start = c(1949, 1), frequency = 12)   # 12 bei Monaten, 4 bei Quartalen
m <- seas(y)                                           # bei X-11: seas(y, x11 = "")
summary(m)
plot(m)
bereinigt <- final(m)

Als Probe liefert seas(AirPassengers) das Modell (0 1 1)(0 1 1); die ersten bereinigten Werte sind 122,713; 124,766 und 125,073.