X-13ARIMA-SEATS
X-13ARIMA-SEATS
開発者米国国勢調査局
安定版リリース
3.0 (Windows) / 2020年6月15日 ( 2020-06-15 )
リポジトリ
オペレーティング·システムWindows、Linux / Unix
タイプ統計ソフトウェア
ライセンスパブリックドメイン[ 1 ]（米国、その他の地域では著作権が付与されている）[ 2 ]
Webサイトwww .census .gov /data /software /x13as .html

X-13ARIMA-SEATSは、 X-12-ARIMAとX-11の後継であり、米国国勢調査局のソフトウェアパッケージに実装されている時系列データの季節調整やその他の記述分析のための統計手法のセットです。 [ 3 ]これらの手法は、カナダ統計局、オーストラリア統計局、その他多くの国の統計局で使用されています。 [ 4 ] [ 5 ]

X-12-ARIMAは、SASの計量・時系列（ETS）パッケージ、Rの季節性パッケージ、[ 6 ] 、X-12-ARIMAのグラフィカルユーザーインターフェイスを提供するGretlまたはEViews、Microsoft ExcelでX-12-ARIMAの機能を提供するNumXLなど、多くの統計パッケージと併用できます。[ 7 ] MATLAB用のバージョンもあります。[ 8 ]

現在、季節調整にX-12-ARIMAを使用している著名な統計機関としては、カナダ統計局[ 9 ]、米国労働統計局[ 10 ]、香港国勢調査統計部[ 11 ]などがある。ブラジル地理統計研究所はX -13-ARIMAを使用している。[ 12 ]

X-12-ARIMAはX-11-ARIMAの後継機であり、現在のバージョンはX-13ARIMA-SEATSである。[ 13 ]

X-13-ARIMA-SEATSのソースコードは国勢調査局のウェブサイトで公開されている。[ 1 ]

方法

季節調整のデフォルトの方法はX-11アルゴリズムに基づいています。時系列の観測値、は加法分解できると仮定します。 はいt{\displaystyle Y_{t}}

はいt＝Tt+St+私t{\displaystyle {\begin{aligned}{\textit {Y}}_{t}&={T}_{t}+{S}_{t}+{I}_{t}\end{aligned}}}

あるいは乗算的に、

はいt＝Tt×St×私t。{\displaystyle {\begin{aligned}{\textit {Y}}_{t}&={T}_{t}\times {S}_{t}\times {I}_{t}.\end{aligned}}}

この分解において、はトレンド（または「トレンドサイクル」と呼ばれる。これは景気循環などの周期的な動きも含むため）成分、は季節成分、 は不規則（またはランダム）成分である。目標は、これら3つの成分をそれぞれ推定し、時系列から季節成分を除去して、季節調整済み時系列を作成することである。[ 14 ]Tt{\displaystyle T_{t}}St{\displaystyle S_{t}}私t{\displaystyle I_{t}}

分解は、中心移動平均の反復適用によって行われます。例えば、月次時系列の加法分解の場合、アルゴリズムは以下のパターンに従います。

  1. 傾向の初期推定値は、13 個の観測値 (からまで) の中心移動平均を計算することによって得られます。t−6{\displaystyle t-6}t+6{\displaystyle t+6}
  2. 季節的および不規則的な要素 (SI) を残して、元の系列からトレンド系列の初期推定値を減算します。
  3. 季節性頻度におけるSI系列の中心移動平均を使用して季節性成分の初期推定値を計算する。t−24、t−12、t、t+12、t+24{\displaystyle t-24,t-12,t,t+12,t+24}
  4. 元の系列から初期の季節成分を差し引いて、初期の季節調整系列を計算します。
  5. 異なる重みのセット (「ヘンダーソン重み」と呼ばれる) を使用して、傾向の別の推定値を計算します。
  6. 再びトレンドを取り除き、季節要因の別の推定値を計算します。
  7. 新しい季節要因を使用して、系列を再度季節調整します。
  8. 季節調整済み系列から最終的な傾向と不規則な要素を計算します。

この方法には、季節調整の品質を評価するためのさまざまなテスト、診断、およびその他の統計も含まれます。

このソフトウェアは米国政府の著作物であり、米国ではパブリックドメインです。このソフトウェアの著作権は他の国でも認められています。「ユーザーは、米国/商取引に損害、害、または迷惑をかけない方法でソフトウェアを使用するよう誠意を持って努力することに同意します。」[ 2 ]

参照

参考文献

  1. ^ a b「X-13ARIMA-SEATS ダウンロードページ（Unux/Linux版） - X-13ARIMA-SEATS 季節調整プログラム - 米国国勢調査局」。2014年2月22日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2014年2月13日閲覧。
  2. ^ a b「免責事項」 。2000年8月16日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  3. ^ 「X-13ARIMA-SEATS 季節調整プログラム」アメリカ合衆国国勢調査局。2021年3月24日閲覧。
  4. ^ 「時系列分析：季節調整法」 abs.gov.au. 2005年11月14日。
  5. ^ Susie Fortier、Guy Gellatly (2015年5月19日). 「季節調整データ – よくある質問」 . Statcan.gc.ca . 2021年3月24日閲覧。
  6. ^ 「seasonal: CRANのX-13-ARIMA-SEATSバージョン1.8.2へのRインターフェース」 Rdrr.io . 2021年5月25日閲覧。
  7. ^ 「X-11季節調整法の実装」V8doc.sas.com . 2021年8月2日時点のオリジナルよりアーカイブ。2022年1月24日閲覧。
  8. ^ 「季節フィルタリングのためのX-13ツールボックス」 . Mathworks.com . 2021年5月25日閲覧。
  9. ^ 「季節調整とトレンドサイクル推定」150.statcan.gc.ca . 2022年1月24日閲覧。
  10. ^ 「BLSハンドブック手法、付録A. BLSにおける季節調整手法」 。2003年2月26日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  11. ^ 「統計 - 主題別」Censtatd.gov.hk。
  12. ^ナス・コンタス・トリメストライスibge.gov.br
  13. ^ 「X-13ARIMA-SEATS 季節調整プログラム - 米国国勢調査局」 。 2014年2月22日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2014年2月13日閲覧。
  14. ^ Findley, David F.; Monsell, Brian C.; Bell, William R.; Otto, Mark C.; Chen, Bor-Chung (1998) 「X-12-ARIMA季節調整プログラムの新しい機能と方法」(PDF)、Journal of Business and Economic Statistics、16
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