Promedio De Media Henderson

Introducción En la iteración B (Tabla B7), iteración C (Tabla C7) e iteración D (Tabla D7 y Tabla D12) se extrae el componente de ciclo de tendencia de una estimación de la serie ajustada estacionalmente utilizando Los promedios móviles Henderson. La longitud del filtro de Henderson es elegida automáticamente por X-12-ARIMA en un procedimiento de dos pasos. La elección automática del orden de la media móvil se basa en el valor de un indicador denominado ratio que mide la significación del componente irregular en la serie. Cuanto más fuerte es el componente irregular, más alto es el orden del promedio móvil. El procedimiento utilizado en cada iteración es muy similar, las únicas diferencias son el número de opciones disponibles y el tratamiento de las observaciones en ambos extremos de la serie. El siguiente procedimiento se aplica para series cronológicas mensuales. Paso 1: En primer lugar, el ciclo de tendencia se calcula usando un promedio móvil de Henderson de 13 términos como: Entonces, en caso aditivo, el componente irregular se extrae restando el ciclo de tendencias de la variable desestacionalizada serie. Para la descomposición multiplicativa, se extrae un componente irregular dividiendo series ajustadas estacionalmente por ciclo-tendencia. Para calcular la razón se calcula una primera descomposición de la serie SA (desestacionalizada). Para los componentes C (tendencia-ciclo) e I (irregular), se calcula el promedio de los valores absolutos de las tasas de crecimiento mensuales (modelo multiplicativo) o mensual (modelo aditivo). Las observaciones al principio y al final de la serie temporal que no pueden ser suavizadas por las medias móviles de Henderson de 13 términos simétricos se ignoran. Si la proporción es menor que 1, se selecciona un promedio móvil de Henderson de 9 términos, de lo contrario se selecciona una media móvil de Henderson de 13 términos. Paso 2: El ciclo de tendencias se calcula aplicando un filtro de Henderson seleccionado a la serie ajustada estacionalmente de la Tabla B6. Las observaciones al principio y al final de la serie temporal que no se pueden calcular mediante filtros simétricos de Henderson se calculan mediante promedios móviles asimétricos ad hoc. Paso 1: Primero, el ciclo de tendencia se calcula usando un promedio móvil de Henderson de 13 términos como: Entonces, en el caso aditivo, el componente irregular se extrae restando el ciclo de tendencias de La serie desestacionalizada. Para la descomposición multiplicativa, el componente irregular se extrae dividiendo series ajustadas estacionalmente por ciclo de tendencia. Para calcular la razón se calcula una primera descomposición de la serie SA (desestacionalizada). Para los componentes C (tendencia-ciclo) e I (irregular), se calcula el promedio de los valores absolutos de las tasas de crecimiento mensuales (modelo multiplicativo) o mensual (modelo aditivo). Las observaciones al principio y al final de la serie temporal que no pueden ser suavizadas por las medias móviles de Henderson de 13 términos simétricos se ignoran. Si la relación es menor que 1, se selecciona una media móvil de Henderson de 9 términos si la relación es mayor que 3,5, se selecciona un promedio móvil de Henderson de 23 términos, se selecciona una media móvil de Henderson de 13 términos. Paso 2: El ciclo de tendencias se calcula aplicando un filtro de Henderson seleccionado a la serie ajustada estacionalmente de la Tabla C6, Tabla D7 o Tabla D12, en consecuencia. En ambos extremos de la serie, donde no se puede aplicar un filtro central de Henderson, se usan los pesos de los extremos asimétricos para el filtro de Henderson de 7 términos (Nota) Como la serie de la Tabla C1 ha sido ajustada para valores extremos, se espera que la voluntad Sea menor que el calculado en la parte B. La elección manual del filtro de Henderson X-12-ARIMA permite elegir manualmente cualquier media móvil Henderson impares para la estimación final del ciclo de tendencias. El usuario también puede cambiar el filtro asimétrico por defecto de Henderson aplicado para observaciones en ambos extremos de la serie temporal. Análisis de series temporales: Métodos de ajuste estacional ¿Cómo funcionan los métodos de estilo X11 ¿Qué son algunos paquetes utilizados para realizar el ajuste estacional X11 XIMA X12ARIMA SEATS / TRAMO DEMETRA ¿Cuáles son las técnicas empleadas por el ABS para hacer frente al ajuste estacional? ¿Cómo funciona SEASABS? ¿Cómo actúan otros organismos estadísticos con el ajuste estacional? ¿Cómo funcionan los métodos de estilo X11? Los métodos basados ​​en filtros de ajuste estacional son conocidos como métodos de estilo X11. Estos se basan en el procedimiento de la 821ración a la media móvil8217 descrito en 1931 por Fredrick R. Macaulay, de la Oficina Nacional de Investigación Económica en los Estados Unidos. El procedimiento consiste en los siguientes pasos: 1) Estimar la tendencia por un promedio móvil 2) Eliminar la tendencia dejando los componentes estacionales e irregulares 3) Estimar el componente estacional utilizando las medias móviles para suavizar los irregulares. La estacionalidad generalmente no puede identificarse hasta que se conozca la tendencia, sin embargo, no se puede hacer una buena estimación de la tendencia hasta que la serie se haya ajustado estacionalmente. Por lo tanto X11 utiliza un acercamiento iterativo para estimar los componentes de una serie de tiempo. Como valor predeterminado, asume un modelo multiplicativo. Para ilustrar los pasos básicos involucrados en X11, considere la descomposición de una serie temporal mensual bajo un modelo multiplicativo. Paso 1: Estimación inicial de la tendencia Se aplica una media móvil simétrica de 13 términos (2x12) a una serie temporal mensual original, O t. Para producir una estimación inicial de la tendencia T t. La tendencia se elimina de la serie original, para dar una estimación de los componentes estacionales e irregulares. Se pierden seis valores en cada extremo de la serie como resultado del problema de punto final - sólo se utilizan filtros simétricos. Paso 2: Estimación preliminar del componente estacional Una estimación preliminar del componente estacional puede determinarse aplicando un promedio móvil de 5 términos ponderado (S 3x3) a la serie S t. I t para cada mes por separado. Aunque este filtro es el predeterminado dentro de X11, el ABS utiliza 7 promedios móviles de término (S 3x5) en su lugar. Los componentes estacionales se ajustan para sumar a 12 aproximadamente durante un período de 12 meses, de manera que la media a 1 para asegurar que el componente estacional no cambie el nivel de la serie (no afecta la tendencia). Los valores que faltan en los extremos del componente estacional se sustituyen por la repetición del valor del año anterior. Paso 3: Estimación preliminar de los datos ajustados Se obtiene una aproximación de la serie ajustada estacionalmente dividiendo la estimación de la estación estacional de la etapa anterior en la serie original: Paso 4: Una mejor estimación de la tendencia A 9, 13 o 23 término La media móvil de Henderson se aplica a los valores desestacionalizados, dependiendo de la volatilidad de la serie (una serie más volátil requiere una media móvil más larga), para producir una estimación mejorada de la tendencia. La serie de tendencias resultante se divide en la serie original para dar una segunda estimación de los componentes estacionales e irregulares. Los filtros asimétricos se utilizan en los extremos de la serie, por lo tanto no hay valores faltantes como en el paso 1. Paso 5: Estimación final del componente estacional Se repite el paso dos para obtener una estimación final del componente estacional. Paso 6: Estimación final de los datos ajustados Se encuentra una serie final desestacionalizada dividiendo la segunda estimación de la temporada de la etapa anterior en la serie original: Paso 7: Estimación final de la tendencia A 9, 13 o 23 término Henderson en movimiento Promedio se aplica a la estimación final de la serie ajustada estacionalmente, la cual ha sido corregida para valores extremos. Esto da una estimación mejorada y final de la tendencia. En versiones más avanzadas de X11 (como X12ARIMA y SEASABS), se puede usar cualquier media móvil Henderson de longitud impar. Paso 8: Estimación final del componente irregular Los valores irregulares se pueden estimar dividiendo las estimaciones de tendencia en los datos desestacionalizados. Obviamente, estos pasos dependerán de qué modelo (multiplicativo, aditivo y pseudo-aditivo) se elija dentro de X11. También hay pequeñas diferencias en los pasos en X11 entre varias versiones. Un paso adicional en la estimación de los factores estacionales, es mejorar la robustez del proceso de promediado, mediante la modificación de los valores de SI para los extremos. Para obtener más información sobre los principales pasos involucrados, consulte la sección 7.2 del documento de información: Un curso introductorio sobre el análisis de la serie temporal - entrega electrónica. QUÉ SON ALGUNOS PAQUETES UTILIZADOS PARA EFECTUAR EL AJUSTE ESTACIONAL Los paquetes de ajuste estacional más usados ​​son los de la familia X11. X11 fue desarrollado por la Oficina de los Estados Unidos del Censo y comenzó a operar en los Estados Unidos en 1965. Pronto fue adoptado por muchos organismos de estadística en todo el mundo, incluyendo el ABS. Se ha integrado en un número de paquetes de software disponibles comercialmente tales como SAS y STATISTICA. Utiliza filtros para ajustar temporalmente los datos y estimar los componentes de una serie temporal. El método X11 consiste en aplicar promedios móviles simétricos a una serie temporal para estimar la tendencia, los componentes estacionales e irregulares. Sin embargo, al final de la serie, no hay suficientes datos disponibles para usar los pesos simétricos 8211 el problema 8216end-point8217. En consecuencia, se utilizan pesos asimétricos o las series deben extrapolarse. El método X11ARIMA, desarrollado por Statistics Canada en 1980 y actualizado en 1988 a X11ARIMA88, utiliza los modelos de la Caja Movida Automática Integrada de Caja Jenkins (ARIMA) para extender una serie de tiempo. Esencialmente, el uso del modelado de ARIMA en la serie original ayuda a reducir las revisiones en la serie ajustada estacionalmente de modo que el efecto del problema del punto final sea reducido. X11ARIMA88 también difiere del método X11 original en su tratamiento de valores extremos. Se puede obtener contactando a Statistics Canada. A fines de la década de 1990, la Oficina del Censo de los Estados Unidos publicó X12ARIMA. Utiliza modelos regARIMA (modelos de regresión con errores ARIMA) para permitir al usuario extender la serie con pronósticos y preadjust la serie de efectos de valores atípicos y calendarios antes de que se realice el ajuste estacional. X12ARIMA se puede obtener de la Oficina está disponible gratis y se puede descargar de census. gov/srd/www/x12a. Desarrollado por Víctor Gómez y Augustn Maravall, SEATS (Extracción de Señales en ARIMA Time Series) es un programa que estima y pronostica la tendencia, los componentes estacionales e irregulares de una serie de tiempo utilizando técnicas de extracción de señales aplicadas a los modelos ARIMA. TRAMO (regresión de series temporales con ruido ARIMA, observaciones faltantes y valores atípicos) es un programa complementario para la estimación y pronóstico de modelos de regresión con errores ARIMA y valores faltantes. Se utiliza para preadjust una serie, que luego se ajustará estacionalmente por SEATS. Para descargar gratuitamente los dos programas desde Internet, póngase en contacto con el Banco de España. Bde. es/homee. htm Eurostat se ha centrado en dos métodos de ajuste estacional: Tramo / Asientos y X12Arima. Versiones de estos programas se han implementado en una sola interfaz, llamada quotDEMETRAquot. Esto facilita la aplicación de estas técnicas a series de series de tiempo a gran escala. DEMETRA contiene dos módulos principales: el ajuste estacional y la estimación de tendencias con un procedimiento automatizado (por ejemplo, para usuarios inexpertos o series a gran escala de series temporales) y con un procedimiento fácil de usar para el análisis detallado de series de tiempo únicas. Se puede descargar desde forum. europa. eu. int/irc/dsis/eurosam/info/data/demetra. htm. ¿CUÁLES SON LAS TÉCNICAS EMPLEADAS POR EL ABS PARA TRATAR CON EL AJUSTE ESTACIONAL? La principal herramienta utilizada en la Oficina Australiana de Estadística es SEASABS (SEASonal analysis, ABS standards). SEASABS es un paquete de software de ajuste estacional con un sistema de procesamiento de base basado en X11 y X12ARIMA. SEASABS es un sistema basado en el conocimiento que puede ayudar a los analistas de series de tiempo a tomar juicios apropiados y correctos en el análisis de una serie de tiempo. SEASABS es una parte del sistema ABS de ajuste estacional. Otros componentes incluyen el ABSDB (almacén de información ABS) y FAME (entorno de predicción, análisis y modelado, utilizado para almacenar y manipular datos de series de tiempo). SEASABS realiza cuatro funciones principales: Revisión de datos Reanálisis estacional de series temporales Investigación de series temporales Mantenimiento del conocimiento de series temporales SEASABS permite el uso tanto del experto como del cliente del método X11 (que ha sido mejorado significativamente por el ABS). Esto significa que un usuario no necesita un conocimiento detallado del paquete X11 para ajustar apropiadamente las series temporales. Una interfaz inteligente guía a los usuarios a través del proceso de análisis estacional, haciendo elecciones adecuadas de parámetros y métodos de ajuste con poca o ninguna orientación necesaria en la parte usuarios. El proceso básico de iteración involucrado en SEASABS es: 1) 2) Pruebe y elimine los picos grandes en los datos. 3) Pruebe y corrija las roturas de tendencia. 4) Comprobar y corregir los valores extremos para fines de ajuste estacional. 5) Estimar cualquier día de comercio efecto presente. 6) Insertar o cambiar las correcciones de vacaciones en movimiento. 7) Compruebe los promedios móviles (promedios móviles de tendencia, y luego promedios móviles estacionales). 8) Ejecutar X11. 9) Finalizar el ajuste. SEASABS mantiene registros del análisis previo de una serie para poder comparar los diagnósticos X11 con el tiempo y sabe qué parámetros llevaron al ajuste aceptable en el último análisis. Identifica y corrige las pausas de tendencia y estacionales, así como los valores extremos, inserta factores de día de negociación si es necesario, y permite las correcciones de vacaciones en movimiento. SEASABS está disponible gratuitamente para otras organizaciones gubernamentales. Para obtener más detalles, póngase en contacto con time. series. analysisabs. gov. au. ¿CÓMO OTROS ORGANISMOS ESTADÍSTICOS TRATAN DE AJUSTE ESTACIONAL? Statistics New Zealand utiliza X12-ARIMA, pero no utiliza las capacidades ARIMA del paquete. Oficina de Estadísticas Nacionales, el Reino Unido utiliza X11ARIMA88 Estadísticas Canadá utiliza X11-ARIMA88 US Oficina del Censo utiliza X12-ARIMA Eurostat utiliza SEATS / TRAMO Esta página fue publicada por primera vez el 14 de noviembre de 2005, actualizado por última vez 10 septiembre 2008Movers in Henderson, , NV en un futuro próximo, theres no hay mejor momento para empezar a comparar empresas de mudanzas. Cuanto antes escoja uno y programe su movimiento, más organizado será youre y mejor será la probabilidad youll ser capaz de programar el motor de Henderson que desea trabajar. Utilice el formulario de cotizaciones Movimientos y en tan sólo 24 horas, youll estar comparando hasta seis cotizaciones de las mejores empresas de mudanzas en Henderson, NV. Obtenga una cotización para su Henderson Move Encontrar un Henderson Moving Company Deje de perder su tiempo buscando en las Páginas Amarillas en busca de Henderson empresas de mudanzas. 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