Як прибрати сезон із ряду? (сезонне згладжування за X-13, код R із собою)

Коротко

Як прибрати сезон із місячного чи квартального ряду? X-13 не працює в браузері, тож Statable сам не обчислює сезонне згладжування. Він створює ряд як файл CSV і скрипт R, який можна взяти з собою й запустити в R із пакетом seasonal.

Як це працює в Statable

1. В аналізі часових рядів відкрийте розділ «Сезонне коригування за X-13 (в R на вашому комп’ютері)».
2. Виберіть метод: SEATS (за замовчуванням) або X-11.
3. «Зберегти ряд як CSV» і «Зберегти скрипт R».
4. Покладіть обидва файли в одну теку й запустіть скрипт у R. Він запише другий CSV зі згладженим рядом.

Не те саме, що класичний розклад

Розклад в аналізі часового ряду (тренд, сезон, залишок) не є сезонним коригуванням за X-13 і так не називається. Він залишається таким, як є.

Коли це пропонується

• Лише для щомісячних або щоквартальних значень.
• Ряд не повинен мати пропусків. Statable нічого не доповнює.
• Потрібно щонайменше 3 повних роки: 36 щомісячних значень або 12 щоквартальних значень.
• Якщо щось із цього не виконується, замість кнопок з’являється речення з причиною.

Усі кроки докладно

1. Виберіть метод: SEATS (за замовчуванням, стандарт пакета seasonal) або X-11.
2. «Зберегти ряд як CSV» і «Зберегти скрипт R».
3. Покладіть обидва файли в одну папку й запустіть скрипт у R. Для цього R потребує пакета seasonal (з x13binary).
4. Скрипт записує другий файл CSV зі скоригованим рядом. Його можна знову відкрити в Statable.

Файл CSV містить момент часу та значення, з крапкою як десятковим знаком, у UTF-8. За допомогою «Переглянути скрипт R» скрипт можна прочитати перед збереженням.

Попередження

• Statable цього не обчислює. Результат отримується в R на вашому власному комп’ютері, а Statable його не перевіряв.
• Календар: seasonal перевіряє стандартні ефекти робочих днів і Великодня. Австрійські державні свята не враховано; настанови ESS рекомендують національні календарі. Хто їх потребує, додає власні регресори через xreg.
• Вибір моделі в X-13 автоматичний. Треба прочитати summary(m) і діагностику.

Типові приклади

• Вилучити річну закономірність із щомісячного рівня безробіття, перш ніж тлумачити розвиток.
• Скоригувати щоквартальні продажі за кілька років і порівняти їх з вихідним рядом.

Для фахівців

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)

Для перевірки: seas(AirPassengers) дає модель (0 1 1)(0 1 1); перші скориговані значення - 122,713, 124,766 і 125,073.