X-13ARIMA-SEATS Mevsimsel Düzeltme
X-13ARIMA-SEATS Seasonal Adjustment · Ayrıca şöyle bilinir: X-13ARIMA-SEATS, X-12-ARIMA, Census X-13, Mevsimsel Düzeltme X-13
X-13ARIMA-SEATS, ABD Nüfus Sayım Bürosu tarafından üretilen standart mevsimsel düzeltme programıdır; RegARIMA ön düzeltmesini klasik X-11 filtresi veya model tabanlı SEATS sinyal-çıkarma algoritması ile birleştirir. GSYİH, istihdam ve perakende satışları gibi aylık veya üç aylık ekonomik zaman serilerinden tekrarlayan takvim ve mevsimsel örüntüleri kaldırmak için Eurostat ve ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu dahil olmak üzere dünya çapındaki ulusal istatistik kurumları tarafından kullanılan resmi araçtır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
En az dört ila beş yıllık aylık veya üç aylık ekonomik zaman serisine sahip olduğunuzda ve altta yatan eğilimi veya iş döngüsü sinyalini öngörülebilir mevsimsel dalgalanmalardan izole etmeniz gerektiğinde X-13ARIMA-SEATS'ı uygulayın. Seri, kararlı veya gelişen mevsimsellik sergilemelidir; mevsimsellik yoksa, düzeltme değer katmaz. Yöntem, ayrıştırma modelinin (toplamsal veya çarpımsal) doğru şekilde belirtildiğini ve yapısal kırılmaların aykırı değerler veya seviye kayması regresörleri olarak tanımlandığını varsayar. Mevsimselliğin oldukça doğrusal olmadığı veya serinin günlük veya haftalık olduğu durumlarda, STL ayrıştırması veya durum-uzay modelleri daha uygun alternatifler olabilir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Eurostat, IMF ve ulusal istatistik ofisleri tarafından onaylanmış endüstri standardı metodoloji, ülkeler arası karşılaştırılabilirliği sağlar
- Model tabanlı SEATS çıkarımını kanıtlanmış X-11 filtresiyle birleştirerek tek bir pakette iki tamamlayıcı ayrıştırma felsefesi sunar
- RegARIMA aracılığıyla otomatik aykırı değer tespiti ve işlem günü düzeltmesi, mevsimsel tahminlerin takvim ve şok etkileriyle kirlenmesini azaltır
- Zengin yerleşik tanılayıcılar — M-istatistikleri, spektral analiz, kayar aralıklar — düzeltme kalitesinin resmi kanıtını sağlar
- Öncelikli olarak aylık ve üç aylık veriler için tasarlanmıştır; diğer frekanslara uygulama, standart olmayan yapılandırmalar gerektirir
- Kararlı mevsimsel faktörleri tahmin etmek ve anlamlı kayar aralık kararlılık istatistikleri elde etmek için makul derecede uzun bir geçmiş (tipik olarak 5+ yıl) gerektirir
- Model seçimi ve aykırı değer belirtimi, analist seçimlerine duyarlı olabilir ve yazılım uygulamaları arasında farklı düzeltilmiş seriler üretebilir
- Yeni veri geldiğinde revize edilmiş mevsimsel faktörler, yayınlanan mevsimsel olarak düzeltilmiş rakamların geriye dönük revizyonlara tabi olduğu anlamına gelir
SSS
Serim için X-11 filtresini mi yoksa SEATS'ı mı kullanmalıyım?
X-11, seri ARIMA varsayımlarından saptığında veya ağır aykırı değer kirliliği içerdiğinde daha sağlamdır, çünkü hareketli ortalamaları parametrik değildir. ARIMA modeli iyi uyduğunda SEATS tercih edilir, çünkü teorik olarak minimum revizyon varyansıyla optimal tahminler verir. Pratikte, her ikisi de genellikle benzer sonuçlar verir; her ikisi için de tanılayıcıları inceleyin ve daha az artık-mevsimsellik bayrağı olanı tercih edin.
X-13ARIMA-SEATS'ı çalıştırmadan önce kaç yıllık veriye ihtiyacım var?
ABD Nüfus Sayım Bürosu en az üç yıl önerir, ancak mevsimsel faktörleri güvenilir bir şekilde tahmin etmek ve anlamlı kayar aralık kararlılık istatistikleri elde etmek için beş veya daha fazla yıllık aylık veri (veya dört yılı aşkın üç aylık veri) gerekir. Daha kısa serilerde, mevsimsel tahminler kararsızdır ve tanılayıcılar güvenilmezdir.
Q istatistiği bana ne anlatır ve geçerli bir değer nedir?
Q istatistiği, artık mevsimsellik, hareketli mevsimsellik, düzensiz-eğilim oranları ve daha fazlasını değerlendiren on bir M-istatistiğinin ağırlıklı ortalamasıdır. 1.0'ın altındaki bir Q değeri, Nüfus Sayım Bürosu yönergelerine göre kabul edilebilir olarak kabul edilir. 1.0 ile 1.5 arasındaki değerler dikkatli olunması gerektiğini gösterir; 1.5'in üzerindeki değerler, düzeltmenin yetersiz olduğunu ve model belirtiminin yeniden gözden geçirilmesi gerektiğini düşündürür.
Kaynaklar
- Findley, D. F., Monsell, B. C., Bell, W. R., Otto, M. C., & Chen, B.-C. (1998). New capabilities and methods of the X-12-ARIMA seasonal adjustment program. Journal of Business & Economic Statistics, 16(2), 127–152. DOI: 10.1080/07350015.1998.10524743 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). X-13ARIMA-SEATS Seasonal Adjustment. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/x13-arima-seats
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Mevsimsel ARIMA (SARIMA)Ekonometri↔ karşılaştır
- STL Ayrıştırması: Loess Kullanarak Mevsimsel-Eğilim AyrıştırmasıEkonometri↔ karşılaştır