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ビールは夏に売れる、給料は夏と冬に増えるなど、経済統計データには1年を周期とする季節的な変動があり、景気動向などをみるためには季節変動を除去しないと正確な姿を捉えることができない。
時系列データは、一般に季節要因も含めて次の4つの変動要因をもつといわれている。
4つの変動要素を組み合わせて元の時系列データ(原系列)の動きを説明する。このとき、組み合わせる方式として、加法モデルと乗法モデルとが考えられている。
モデル名 | 概要 | 計算式 |
---|---|---|
加法モデル | 原系列の変動が、各要因の和で構成されているとするモデル | |
乗法モデル | 原系列の変動が、各要因の積で構成されているとするモデル |
経済統計データの季節調整には、乗法モデルの方が適していると考えられている。これは対象となる経済統計データの水準が高くなるほど、各変動要因の振幅も増すからである。
なお、乗法モデルにおいて、計算式の対数をとると加法モデルに変換できるので、両者間に技術的な差はほとんどない。
季節変動の主な要因とその例を挙げる。
パソコンなどによって行える簡易手法には以下のようなものがある。
また、専用のプログラムを使用するものの、より詳細な方法としてアメリカの商務省センサス局が開発したセンサス局法がある。X-12-ARIMAは、官庁統計や日本銀行などで使われており、代表的な季節調整手法プログラムとなっている。
官庁の季節調整法については、統計審議会から季節調整法の適用について(指針)が出ている。
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