モデル型季節調整法
目次 PPT Slide モデル型季節調整法 季節調整のモデル 加法型と乗法型の関係 モデルがなぜ必要か モデルがなぜ必要か（２） 構造変化のモデル 構造変化のモデル（２） トレンドモデル 季節成分モデル 季節調整モデル（基本型） 状態空間モデル 状態空間表現 状態推定の問題 カルマンフィルタ PPT Slide 固定区間平滑化 パラメータの推定 モデル選択 加法型と乗法型の比較 循環変動の抽出 曜日効果 曜日調整 季節調整モデル（一般形） 状態空間表現 平方根フィルタ PPT Slide トレンドモデル
季節調整 - Wikipedia
傾向変動 一方向的な方向を持続する変化であり、周期が15年以上の長期的な波動（波状の上下変動）を含む。 循環変動 周期が通常3～15年であって周期の確定していない波動だが、もっと短期間の景気の好・不況も含む。傾向変動と循環変動とがひとまとめにされることもしばしばある。キチンの波やジュグラーの波などが有名。詳細は景気循環を参照。 季節変動 1年を周期とする定期的な波動。季節調整において取り除く対象となる波動である。 不規則変動 上記三つの変動の残差と考えられ、不規則、攪乱要素で起きる変動。典型例として、消費税率の更新前の駆け込み需要が挙げられる。
時系列データの季節調整法
季節調整とは 社会経済や経済の動向等を把握するため、売上高や支出額など様々な統計が官公庁から発表されている。 こうした経済指標や時系列データは、当然、細かい増減や傾向的な増加ないし減少を示すが、同時にボーナスの時期に増える（家計支出など）、夏に増える（ビールの売上など）といった季節の変化や社会的慣習・制度等の影響も受けるものである。 しかし、たとえば平日に比べて休日に増える傾向をもった統計データについて、ある月に前月よりも祝日や休日が多かった場合、たとえ結果の数値が前月よりも高かったとしてもそれだけでは前月よりも高くなったと単純に判断することはできない。 そのため、こうした季節的な要因、すなわち季節変動を元のデータ（原系列）から取り除くことを季節調整という。 時系列データから季節要因を除去するにあたっては、ごく単純には前年同月の値と比べるという方法もあるが、1年前の数字と比較しているため、
時系列解析 / 需要予測：Minkyのよもやま日記：SSブログ
久々に欠損値が入っているデータに対して、状態空間モデルを適用しました。 欠品とか、なんらかの特殊な変動がある場合、実際の値を入れているよりかは、欠損値扱いするのが良い気がします。 状態空間モデルで欠損値の扱い方 https://skellington.blog.ss-blog.jp/2021-08-20 ↑ 昔、書いたブログを確認したら、コードがなかったので、コードを追記しておきます。 続きを読む 見せかけの回帰とは、まったく関係ない2つのデータ（random_walk1, random_walk2）を回帰分析にかけると、有意な回帰係数が得られ、かつ比較的高い説明力を有したモデルが推定されてしまう現象のこと。 実際は、誤った結論である。 単位根のあるデータを対象に回帰分析を実行した。 まとめ random_walk1とrandom_walk2は、それぞれ独立したランダムウォークを生成した
アメリカ経済の健全性を予測
近年，アメリカ経済の健全性を予測することはこれまでになく困難になっています．アメリカの小売業界の多くに従業員管理ソフトを提供するKronos社では，Mathematica とユニークなデータソースを使い，アメリカ経済の健全性を示す景気先行指標であるKronos Retail Labor Indexを作成しています． 新しい経済指標の必要性 「過去数十年の間にアメリカ経済は，官民双方における物理的なインフラストラクチャで消費される商品が国内総生産(GDP)の最も大きな割合を占める商品ベースの経済から，可処分所得を使おうというアメリカの消費者の気持ちが経済成長の機動力となる経済へと様変わりしました」とKronos社の主席エコノミストであるRobert P. Yerex博士は述べています．特に製造業がジャストインタイム生産工程へと移行し始めたことで，在庫水準等の物理的なサプライチェーンの動態に基
季節調整法 X-12-ARIMA について
X-12-ARIMAはアメリカセンサス局（U.S. Census Bureau）で開発された季節調整法（Seasonal Adjustment）です。 日本でも月次や4半期の統計の季節調整法として最もよく使われています。しかし、実際に使ってみようという場合、日本語の資料が少なく、統計的な知識も必要なため、かなり高いハードルがあります。ここでは、とりあえず X-12-ARIMA を使ってみたいという人向けにページを作成してみました。実際に使って見ると、それほど難しいということはないので、多くの人に使ってもらえるようになればと思っています。 毎月の売り上げや4半期の決算数字を比較する場合、季節によって売り上げが変動することが多く、前月や前期と比較することが困難なため、普通は前年同月比や前年同期比を使います。しかし、前年同月比では最近の動きがよくわからないという欠点があります。X-12-ARIM
X-12-ARIMA 使用手順
２．データファイルの作成 ・ARIMAで使用できるようにデータファイルを変換する。 ・指定のデータの並びに変換して、textファイルで保存。 ３．スペックファイルの作成 ・ARIMAのスペックファイルを作成する。スペックファイルは拡張子が".spc"となっているファイル。テキストファイル作成と同様の手順で、最後に拡張子を変える。 ・ARIMAモデルの決定や外れ値の抽出、回帰変数の採用など演算プログラムを決定する。 ・スペックファイルの内容によって、季節調整データが変化する。 ４． "実行"し出力する ・ARIMAの"実行ファイル"で、作成したスペックファイルを指定し演算を実行する。 ・季節調整データを出力し、そのデータを使用する。 １．時系列データの収集 ・少なくとも60データ（月データ：5年分、期データ：15年分）を準備 ２．データファイルの作成 ・エクセル等にて、縦1列、または縦＝年・
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時系列解析 X-12-ARIMA: Minkyのよもやま日記