7 Term Henderson Moving Average

Moving Averages. References and Further Reading. Kendall MG, Stuart A, Ord JK 1983 Kendall s avanserte teori om statistikk vol 3 Hodder Arnold, London. Ladiray D, Quenneville B 2001 Sesongjustering med X-11-metoden, vol. 158, for forelesning notater i statistikk Springer, Berlin MATH. Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ 1998 Prognosemetoder og applikasjoner, 3. edn Wiley, New York. Spenning J 1904 På graden av syke - og dødelighetsgrader presentert av Manchester Unitys erfaring av Oddfellows i perioden 1893 1897 J Inst Actuaries 38 334 343. Om dette referansearbeidet Entry. Continue reading. To se resten av dette innholdet, vennligst følg nedlastingen PDF-lenken over. Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din erfaring med nettstedet vårt. Mer informasjon. Over 10 millioner vitenskapelige dokumenter på fingertuppene. Vårt innhold. Andre nettsteder. Hjelp Kontaktpersoner. Springer International Publishing AG Del av Springer Nature Personvern, Ansvarsfraskrivelse, Generelle vilkår. i Unaffiliated 78 109 24 111.Springer for Research Development. JavaScript er for øyeblikket deaktivert. Dette nettstedet fungerer mye bedre hvis du aktiverer JavaScript i nettleseren din. Valg av lengden på Henderson glidende gjennomsnitt. I iterasjon B, tabell B7, iterasjon C Tabell C7 og iterasjon D Tabell D7 og Tabell D12 er Trend-sykluskomponenten ekstrahert fra et estimat av sesongjusterte serier ved hjelp av Henderson-glidende gjennomsnitt. Lengden på Henderson-filteret velges automatisk av X-12-ARIMA i en to-trinns prosedyre. automatisk valg av rekkefølgen av det bevegelige gjennomsnittet er basert på verdien av en indikator som kalles forhold som måler signifikansen av den uregelmessige komponenten i serien. Jo sterkere den uregelmessige komponenten er, jo høyere blir rekkefølgen av det bevegelige gjennomsnittet valgt. Fremgangsmåten som brukes i hver iterasjon er svært lik den eneste forskjellen er antall tilgjengelige alternativer og behandlingen av observasjonene i begge ender av serien Prosedyren b elow brukes for månedlige tidsserier. Alternativt valg av Henderson-filterdelen B. Først blir trendsyklusen beregnet ved hjelp av et Henderson-glidende gjennomsnitt på 13 år. I tillegg blir den uregelmessige komponenten ekstrahert ved å subtrahere trend - syklus fra sesongjustert serie For multiplikativ dekomponering blir en uregelmessig komponent ekstrahert ved å dele sesongjusterte serier med trendcykel. For å beregne forholdet beregnes en første nedbrytning av SA-serien sesongjustert For både C-trendsyklus og I uregelmessig komponenter, gjennomsnittet av absoluttverdiene for månedlig veksthastighetsmultiplikativmodell eller månedlig vekstadditivmodell beregnes. De betegnes og mottakelig hvor og Observasjonene i begynnelsen og i slutten av tidsseriene som ikke kan glattes av symmetrisk 13-timers Henderson-glidende gjennomsnitt blir ignorert. Nesten verdien av forholdet er sjekket og. if forholdet er mindre enn 1, en 9-årig Henderson flytter avera Ge er valgt. Ellers velges et 13-årig Henderson-glidende gjennomsnitt. Trendsyklusen beregnes ved å bruke et valgt Henderson-filter til årstidssensorierte serier fra tabell B6. Observasjonene i begynnelsen og slutten av tidsseriene som kan ikke beregnes ved hjelp av symmetriske Henderson-filtre, estimeres ved ad hoc-asymmetriske glidende gjennomsnitt. Alternativt valg av Henderson-filterdelen C og D. Først blir trenden syklus beregnet ved hjelp av et Henderson-glidende gjennomsnitt på 13 sikt. additiv tilfellet den uregelmessige komponenten blir ekstrahert ved å trekke trendsyklusen fra sesongjusterte serien. For multiplikativ dekomponering blir uregelmessig komponent ekstrahert ved å dividere sesongjusterte serier etter trendcykel. For å beregne forholdet er en første nedbrytning av SA-serien sesongmessig justert beregnes For både C trend-syklus og I uregelmessige komponenter, gjennomsnittet av de absolutte verdiene for månedlig veksthastighet multiplikativ modell eller for mon thly vekst additiv modell er beregnet De er betegnet og mottakelig hvor og Observasjonene i begynnelsen og på slutten av tidsseriene som ikke kan glattes av symmetriske 13-sikt Henderson glidende gjennomsnitt blir ignorert. Nesten verdien av forholdet er sjekket og hvis forholdet er mindre enn 1, er et 9-årig Henderson-glidende gjennomsnitt valgt. Hvis forholdet er større enn 3 5, velges et 23-termers Henderson-glidende gjennomsnitt. Ellers velges et 13-termers Henderson-glidende gjennomsnitt . Trendsyklusen beregnes ved å bruke et valgt Henderson-filter til den sesongjusterte serien fra tabell C6, tabell D7 eller tabell D12. I begge endene av serien, der et sentralt Henderson-filter ikke kan påføres, vekter de asymmetriske endene for 7-term Henderson-filteret brukes Note. Hvis serien i tabell C1 er justert for ekstreme verdier, forventes det at viljen blir mindre enn den som er beregnet i del B. Manuell valg av Henderson-filteret. X-12-ARIMA gjør det mulig å velge ose manuelt noen merkelig nummerert Henderson glidende gjennomsnitt for den endelige estimeringen av trend-syklusen Brukeren kan også endre standard asymmetrisk Henderson-filteret som brukes for observasjoner i begge ender av tidsserier. Tidsserieanalyse Sesongjusteringsmetoder. Hvordan bruker X11-stilmetoder work. What er noen pakker som brukes til å utføre sesongjustering. Hva er teknikkene som brukes av ABS for å håndtere sesongjustering. Hvordan jobber SEASABS. Hvordan handler andre statistiske byråer med sesongjustering. Hvordan gjør X11 STYLE METHODS WORK. Filter basert metoder for sesongjustering er ofte kjent som X11-stilmetoder. Disse er basert på forholdet til den bevegelige gjennomsnittsprosedyren beskrevet i 1931 av Fredrick R Macaulay, fra National Bureau of Economic Research i USA. Prosedyren består av følgende trinn.1 Estimere trend med et glidende gjennomsnitt 2 Fjern trenden som forlater sesongmessige og uregelmessige komponenter 3 Estimere sesongkomponenten ved å bruke glidende gjennomsnitt til smo oth out irregulars. Seasonality generelt kan ikke identifiseres før trenden er kjent, men et godt estimat av trenden kan ikke gjøres før serien har blitt sesongjustert. Derfor bruker X11 en iterativ tilnærming til å estimere komponentene i en tidsserie Som standard , antas det en multiplikativ modell. For å illustrere de grunnleggende trinnene involvert i X11, vurder nedbrytingen av en månedlig tidsserie under en multiplikativ modell. Steg 1 Initial estimat av trenden. En symmetrisk 13-termisk 2x12 glidende gjennomsnitt blir brukt på en opprinnelig månedlig tidsserier, O t for å produsere et innledende estimat av trenden T t Trenden blir deretter fjernet fra den opprinnelige serien for å gi et estimat av sesongmessige og uregelmessige komponenter. Slike verdier i hver ende av serien går tapt som følge av sluttpunktsproblemet - bare symmetriske filtre brukes. Step 2 Foreløpige estimater av sesongkomponenten. Et foreløpig estimat av sesongkomponenten kan da bli funnet ved å bruke en veid 5 sikt glidende gjennomsnitt S 3x3 til S t I t-serien for hver måned separat Selv om dette filteret er standard innen X11, bruker ABS 7 sikt glidende gjennomsnitt S 3x5 i stedet Sesongkomponenter er justert for å legge til 12 omtrent i løpet av en 12 måned periode, slik at de gjennomsnittlig til 1 for å sikre at sesongkomponenten ikke endrer nivået på serien, påvirker ikke trenden. De manglende verdiene på slutten av sesongkomponenten erstattes av å gjenta verdien fra forrige år. Trinn 3 Foreløpig estimat av de justerte dataene. En tilnærming av sesongjusterte serier er funnet ved å dele estimatet av sesongene fra det forrige trinnet til den opprinnelige serien. Steg 4 Et bedre estimat av trenden. En 9, 13 eller 23 sikt Henderson glidende gjennomsnitt blir brukt på sesongjusterte verdier, avhengig av volatiliteten i serien, krever en mer flyktig serie et lengre glidende gjennomsnitt for å gi et bedre estimat av trenden. Resultatet ng trendserie er delt inn i den opprinnelige serien for å gi et andre estimat av sesongmessige og uregelmessige komponenter. Symmetriske filtre brukes i enden av serien, derfor er det ingen savnede verdier som i trinn 1. Steg 5 Endelig estimat av sesongens komponent. Step to er gjentatt for å få et endelig estimat av sesongkomponenten. Step 6 Endelig estimat av de justerte dataene. En endelig sesongjustert serie er funnet ved å dele det andre estimatet av sesongene fra det forrige trinnet til den opprinnelige serien. 7 Endelig estimat av trenden. En 9, 13 eller 23 sikt Henderson glidende gjennomsnitt blir brukt på sluttestimatet av sesongjusterte serier som er korrigert for ekstreme verdier. Dette gir et forbedret og endelig estimat av trenden I mer avanserte versjoner av X11 som X12ARIMA og SEASABS, kan en hvilken som helst merkelig lengde Henderson glidende gjennomsnitt brukes. Step 8 Endelig estimat av den uregelmessige komponenten. Irregulærene kan da estimeres ved å dividere trenden es tidsbegrensninger i sesongjusterte data. Selvfølgelig vil disse trinnene avhenge av hvilken modell multiplikativ, additiv og pseudoadditiv er valgt innenfor X11. Det er også små forskjeller i trinnene i X11 mellom forskjellige versjoner. Et ekstra trinn i estimering av sesongfaktorer er for å forbedre robustheten til gjennomsnittsprosessen, ved å endre SI-verdiene for ekstremer. For mer informasjon om de viktigste trinnene som er involvert, se avsnitt 7 2 i informasjonspapiret. En innledende kurs på tidsserieanalyse - elektronisk levering. HVORDAN ER ENKEL PAKKER BRUKT FOR Å PERFINE SJUNNISK TILPASNING. De mest brukte sesongjusteringspakker er de som er i X11-familien. X11 ble utviklet av det amerikanske folkehøgskolestyret og begynte å operere i USA i 1965. Det ble raskt vedtatt av mange statistiske byråer over hele verden, inkludert ABS Det har blitt integrert i en rekke kommersielt tilgjengelige programvarepakker som SAS og STATISTICA. Det bruker filte rs til å korrigere sesongjusterte data og estimere komponentene i en tidsserie. X11-metoden innebærer å bruke symmetriske bevegelige gjennomsnitt til en tidsserie for å estimere trend, sesongmessige og uregelmessige komponenter. Men i slutten av serien er det utilstrekkelig data tilgjengelig å bruke symmetriske vekter sluttpunktproblemet Følgelig benyttes enten asymmetriske vekter, eller serien må ekstrapoleres. X11ARIMA-metoden, utviklet av Statistics Canada i 1980 og oppdatert i 1988 til X11ARIMA88, bruker Box Jenkins AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA modeller for å forlenge en tidsserie. I hovedsak bidrar bruken av ARIMA-modellering i den opprinnelige serien til å redusere revisjoner i sesongjusterte serier, slik at effekten av sluttpunktsproblemet blir redusert. X11ARIMA88 adskiller seg også fra den opprinnelige X11-metoden ved behandling av Ekstreme verdier Det kan fås ved å kontakte Statistikk Canada. I slutten av 1990-tallet utgav det amerikanske folkeavgiftsbyrået X12ARIMA det regarim En modellregresjonsmodell med ARIMA-feil for å tillate brukeren å utvide serien med prognoser og forhåndsjustere serien for utløser - og kalendereffekter før sesongjustering finner sted. X12ARIMA kan fås fra presidiet, det er tilgjengelig gratis og kan lastes ned fra. Utviklet av Victor Gomez og Augustn Maravall, SEATS Signal Extraction i ARIMA Time Series er et program som estimerer og prognoser trenden, sesongmessige og uregelmessige komponenter i en tidsserie ved hjelp av signalutvinningsteknikker som brukes på ARIMA-modeller TRAMO Time Series Regression med ARIMA Noise, Missing Observations og Outliers er et følgesvennsprogram for estimering og prognose av regresjonsmodeller med ARIMA-feil og manglende verdier. Det brukes til å forhåndsjustere en serie, som deretter blir sesongjustert av SEATS. For å fritt laste ned de to programmene fra internett, ta kontakt med Bank of Spain. Eurostat har fokus på to sesongjusteringsmetoder Tramo Seats og X12Arima Versjoner av disse proffene gram har blitt implementert i et enkelt grensesnitt, kalt DEMETRA. Dette muliggjør anvendelsen av disse teknikkene i storskala sett av tidsserier. DEMETRA inneholder to hovedmoduler sesongjustering og trendestimering med en automatisert prosedyre, for eksempel for uerfarne brukere eller for store sett av tidsserier og med en brukervennlig prosedyre for detaljerte analyser av enkelttidserier. Den kan lastes ned fra. WHAT ER TEKNIKKENE SOM ANVENDES AV ABSET FOR Å TJENESTE MED SJUNNISK JUSTERING. Hovedverktøyet som brukes i Australian Bureau of Statistics er SEASABS SEASonal analyse, ABS-standarder SEASABS er en sesongjustering programvarepakke med et kjernevirksomhetssystem basert på X11 og X12ARIMA SEASABS er et kunnskapsbasert system som kan hjelpe tidsseriens analytikere til å lage passende og riktige vurderinger i analysen av en tidsserie SEASABS er en del av ABS-sesongjusteringssystemet Andre komponenter inkluderer ABSDB ABS-informasjonslager og FAME Forecas ting, analyse og modelleringsmiljø, brukes til å lagre og manipulere tidsserie data. SEASABS utfører fire hovedfunksjoner. Data gjennomgang. Sesonglig reanalyse av tidsserier. Invurdering av tidsserier. Vedlikehold av tidsseriekunskap. SEASABS tillater både ekspert og klientbruk av X11-metoden som har blitt forsterket vesentlig av ABS Dette betyr at en bruker ikke trenger detaljert kunnskap om X11-pakken for å tilpasse en tidsserie på sesongmessig måte. Et intelligent grensesnitt styrer brukere gjennom sesonganalyseprosessen, og gjør passende valg av parametere og justering metoder med liten eller ingen veiledning som er nødvendig på brukerens del. Den grunnleggende iterasjonsprosessen som er involvert i SEASABS er.1 Test for og korrigere sesongbrudd 2 Test for og fjern store pigger i dataene 3 Test for og korrigere trendbrudd 4 Test for og korrigere ekstreme verdier for sesongjusteringsformål 5 Anslå hvilken som helst handelsdagseffekt 6 Tilfelle eller endre flytteferanser 7 C heck glidende gjennomsnitt trend trend gjennomsnitt og deretter sesongmessige glidende gjennomsnitt 8 Run X11 9 Fullfør justeringen. SEASABS holder oversikt over den forrige analysen av en serie, slik at den kan sammenligne X11 diagnostikk over tid og vet hvilke parametre som førte til akseptabel justering i det siste analyse Det identifiserer og korrigerer trend - og sesongavbrudd samt ekstreme verdier, legger til omsetningsdagfaktorer om nødvendig, og gjør det mulig å flytte feriekorrigeringer. SEASABS er tilgjengelig gratis til andre offentlige organisasjoner Kontakt for flere detaljer. Hvordan handler andre statistiske kontorer SEASONAL ADJUSTMENT. Statistics New Zealand. uses X12-ARIMA, men bruker ikke ARIMA-funksjonene til pakken. Office of National Statistics, UK. uses X11ARIMA88.Statistics Canada. uses X11-ARIMA88.US Bureau of the Census. uses X12- ARIMA. uses SEATS TRAMO. Denne siden ble publisert 14. november 2005, sist oppdatert 10. september 2008.