Seasonality Testing for Macroeconomic Time Series - Comparison of X-12-ARIMA and TRAMO/SEATS Procedures

• Autorzy: Magdalena Barska

Warianty tytułu

Weryfikacja sezonowości dla makroekonomicznych szeregów czasowych - porównanie metod X-12-ARIMA i TRAMO/SEATS

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Economic time series can be impacted by seasonal factors. If present but not identified, seasonality may lead to incorrect conclusions derived from the analysis. Seasonality is not always easily identifiable as time series are shaped by other factors as well, such as one-off events or natural disasters. There is a variety of methods to deal with seasonality in data. An attempt was made to compare the outcome of two popular methods: X-12-ARIMA and TRAMO/SEATS. They were applied to analyse seasonality for the business climate index in the construction industry in Poland. Both procedures were used to produce a seasonally adjusted series for the business climate index. Comparison of model's diagnostics proved that TRAMO/SEATS performed slightly better for the analysed series within a chosen time range, which is consistent with some more general results found in the literature.(original abstract)

Ekonomiczne szeregi czasowe mogą być kształtowane przez czynniki sezonowe. Niezidentyfikowanie sezonowości może prowadzić do niewłaściwych wniosków. Wpływy sezonowe nie zawsze są łatwe do wykrycia, ponieważ szeregi czasowe kształtowane są również przez inne czynniki, takie jak jednorazowe zdarzenia czy klęski żywiołowe. Istnieje wiele metod identyfikacji sezonowości. Podjęta została próba porównania dwóch najpopularniejszych: X-12-ARIMA i TRAMO/SEATS. Metody wykorzystano do analizy sezonowości wskaźnika klimatu koniunktury w budownictwie dla Polski oraz do skonstruowania odsezonowanego szeregu. Porównanie kryteriów jakości szeregów dało nieco lepsze wyniki dla TRAMO/SEATS dla analizowanego szeregu w badanym okresie czasu, co jest zgodne z ogólniejszymi wynikami omówionymi w literaturze przedmiotu.(abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Time-series; Macroeconomics; Statistics

PL

Szeregi czasowe; Makroekonomia; Statystyka

• Czasopismo: Śląski Przegląd Statystyczny
• Rocznik: 2014
• Numer: nr 12 (18)
• Strony: 121--139

Twórcy

autor

Magdalena Barska

• Warsaw School of Economics, Poland

Bibliografia

• Astolfi R., Ladiray D., Mazzi G., Seasonal adjustment of European aggregates: Direct versus indirect approach, [in:] Seasonal Adjustment, European Central Bank, Frankfurt 2003, pp. 37-66.
• Bloem A.M., Dippelsman R.J., Maehle N.O., Quarterly National Accounts Manual - Concepts, Data Sources, and Compilation: VIII. Seasonal Adjustment and Estimation of Trend-Cycles, International Monetary Fund, Washington, DC, 2001.
• Box G.E.P., Jenkins G., Reinsel G.C., Time Series Analysis: Forecasting and Control, 3rd edition, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1994.
• Cabra C., Esteban C., Afonso A., Monthly re-estimation of the parameters of once- a-year fixed model: An assessment, [in:] Seasonal Adjustment, European Central Bank, Frankfurt 2003, pp. 109-127.
• Cieślak M., Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2011.
• Feldpausch R., Hood C., Will K., Diagnostics for Model-based Seasonal Adjustment, US Census Bureau, Washington, DC, 2004.
• Findley D., Monsell B., Bell W., Otto M., Chen B.C., Sliding spans diagnostics for seasonal and related adjustments, "Journal of the American Statistical Association" 1998, vol. 85, pp. 345-355.
• Fischer B., Decomposition of Time Series - Comparing Different Methods in Theory and Practice, Eurostat Working Paper No 9/1998/A/8, Luxembourg 1995.
• Główny Urząd Statystyczny, Wskaźniki makroekonomiczne, Warszawa 2014, http://www. stat.gov.pl/gus/wskazniki_makroekon_PLK_HTML.htm.
• Główny Urząd Statystyczny, Uwagi metodyczne, Warszawa 2013, http://www.stat.gov.pl/ gus/5840_2794_PLK_HTML.htm.
• Grudkowska S., Demetra+. User Manual, National Bank of Poland, Warszawa 2011.
• Grudkowska S., Paśnicka E., X-12-ARIMA I TRAMO/SEATS - empiryczne porównanie metod wyrównania sezonowego w kontekście długości próby, Narodowy Bank Polski, Materiały i Studia, Zeszyt nr 220, Warszawa 2007.
• Hood C., Comparison of Time Series Characteristics for Seasonal Adjustments from SEATS and X-12-ARIM A, US Census Bureau, Joint Statistical Meetings - Business & Economic Statistics Section, Washington, DC, 2002, pp. 1485-1489.
• Hood C., Findley D, Comparing direct and indirect seasonal adjustments of aggregate series, [in:] Seasonal Adjustment, European Central Bank, Frankfurt 2003, pp. 9-22.
• Kaiser R., Maravall A., An Application of TRAMO-SEATS: Changes in Seasonality and Current Trend-cycle Assessment, Banco de España Working Papers, Banco de España, Madrid 2000.
• Maravall A., Gomez V., Programs TRAMO and SEATS, Instruction for User (Beta Version: September 1996), Banco de España Working Papers 9628, Banco de España, Madrid 1996.
• Mazzi G., Savio G., The Seasonal Adjustment of Short Time Series, European Commission, Luxemburg 2005.
• Ongan M., The Seasonal Adjustment of the Consumer and Wholesale Prices: a Comparison of Census X-11, X-12 ARIMA and TRAMO/SEATS, The Central Bank of the Republic of Turkey, Ankara 2002.
• Scott S., Tiller R., Chow D., Empirical Evaluation of X-11 and Model-based Seasonal Adjustment Methods, US Bureau of Labor Statistics, Business and Economic Statistics Section, Washington 2007, pp. 967-978.

Identyfikatory

DOI

10.15611/sps.2014.12.07