作者
上市的：- SIEM JAN KOOPMAN先生
（荷兰阿姆斯特丹Vrije大学）
- 约翰·A·D·阿斯顿
摘要
Box和Jenkins（1976年）在其开创性著作《时间序列分析：预测和控制》中介绍了航空公司模型，该模型仍被常规用于经济季节时间序列的建模。航空公司模型适用于不同的时间序列（水平和季节），构成滞后高斯扰动的线性移动平均值，该移动平均值取决于两个系数和一个固定方差。本文提出了一种新的季节调整方法，该方法基于航空公司模型，考虑了时间序列中的异常值和中断。为此，我们考虑航空公司模型的规范表示。它将模型视为趋势、季节和不规则（未观察到的）组件的总和，这些组件是通过规范分解唯一识别的。由此产生的未观测分量时间序列模型由允许异常值和中断的分量扩展。当所有分量都依赖于高斯扰动时，模型可以以状态空间的形式投射，卡尔曼滤波器可以计算精确的对数似然函数。相关的滤波和平滑算法可用于计算未观测分量的最小均方误差估计。然而，异常值和中断分量通常依赖于重尾密度，如t或法线的混合。对于这类非高斯模型，将使用蒙特卡罗模拟技术进行估计、信号提取和季节调整。这种稳健的季节调整方法允许计算异常值，同时保留当前用于帮助报告经济时间序列数据的基础结构。版权所有©2006 John Wiley&Sons，Ltd。
建议引用
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DOI:10.1002/适用于991
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