6.5 SEATS 分解法

“SEATS”表示“ARIMA时间序列的季节提取 (Seasonal Extraction in ARIMA Time Series)” ,其中ARIMA模型在章节 8进行了探讨。这个方法是西班牙银行发明的,现在被世界各地的政府机构广泛使用。这个方法仅能分析季度数据和月度数据。因此,其他类型的季节性,如每日数据,或每小时数据,或每周数据,需要其他方法。

SEATS的具体细节不在本书中赘述,这个方法在 Dagum & Bianconcini (2016) 中有完整详细的解释。这里,我们主要展示如何通过seasonal包来使用这个方法。

library(seasonal)
autoplot(seas(elecequip)) +
  ggtitle("电气设备指数SEATS分解")+
  theme(text = element_text(family = "STHeiti"))+
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
电气设备新订单指数SEATS分解。

图 6.12: 电气设备新订单指数SEATS分解。

它的结果与图 6.9 所示的X11分解法的结果十分相似。

通过X11分解法,我们可以用 seasonal(), trendcycle()remainder() 函数来提取出各个成分项,用seasadj()来计算出季节调整后的时间序列。

seasonal 包有很多选项来处理X11与SEATS的不同。欲了解关于选项域特称的更多详细介绍参见R包网址(http://www.seasonal.website/seasonal.html)。

参考文献

Dagum, E. B., & Bianconcini, S. (2016). Seasonal adjustment methods and real time trend-cycle estimation. Springer. [Amazon]