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使用CAMPLET对每日数据进行季节性调整

作者

上市的：
  • 巴伦德·阿伯伦
  • Jan P.A.M.雅各布斯
  • Machiel Mulder公司

摘要

在过去的十年中，大型数据集已变得可用，无论是在时间序列的数量上，还是在更高的频率上（每周、每天甚至更高）。所有系列都可能受到季节性的影响，这掩盖了其他重要的波动。因此，时间序列通常会进行季节性调整。然而，标准季节调整方法无法处理高于每月频率的序列。最近，Abeln等人（2019年）提出了一种新的季节调整方法CAMPLET，当新的观测数据可用时，该方法不会产生修正。本文的目的是展示CAMPLET对每日时间序列季节性调整的吸引力。我们将CAMPLET应用于荷兰天然气系统的每日数据。引用这份文件：Au cours de la dernière décennie，de vastes ensemples de donées sont devenus disponibles，tant en terms de nombre de séries chronologiques que de fréquences pluséleve es（hebdomadaires，quotidennes et m ie me supérieures）。Toutes les séries peuvent souffrir d'une saisonnalité，让我们了解autres波动的重要性。C'est pourquoi les séries tempoleles sont générelement désaisonnalisées。Cepensel，les méthodes standard de désaisonnalisation ne peuvent pas traiter les séries don la fréquence est supérieure au-mois公司。Récement，Abeln et al.（2019）ontépre sentéCAMPLET，une nouvelle méthode de désaisonnalisation，quine produit pas de Révisions lorsque de nouvelles observations sont disponsibles，《新世界观察》。L'objectif de cet article est de montrer L’attrait de CAMPLET pour L’justment saisonnier des séries tempelles quotidiennes.这篇文章的主题是：。在巴斯河沿岸，没有任何应用程序。浇注引用文件：

建议引用

  • Barend Abeln&Jan P.A.M.Jacobs&Machiel Mulder，2022年。"使用CAMPLET对每日数据进行季节性调整,"CIRANO工作文件2022s-06，CIRANO。
    • 手柄：RePEc:cir:cirwor:2022s-06
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    2. 埃里克·盖泽尔（Eric Ghysels）和丹尼斯·奥斯本（Denise R.Osborn），2001年。"季节性时间序列的计量经济学分析,"剑桥图书,剑桥大学出版社，编号9780521565882。
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    4. 暹粒-扬-库普曼和马吕斯-乌姆斯，2003年。"每日税收的时间序列模型,"Neerlandica统计荷兰统计与运营研究学会，第57卷（4），第439-469页，11月。
    5. Daniel Ollech，2018年。"每日时间序列的季节性调整,"讨论文件2018年4月41日，德意志联邦银行。
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

    引文由CitEc项目，订阅其RSS源用于此项目。
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    引用人：

    1. Barend Abeln和Jan P.A.M.Jacobs，2023年。"新冠肺炎与季节性调整,"斯普林格经济学简报，单位：无修订的季节性调整，第0章，第53-61页，施普林格。

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    1. Barend Abeln和Jan P.A.M.Jacobs，2023年。"新冠肺炎与季节性调整,"斯普林格经济学简报，单位：无修订的季节性调整，第0章，第53-61页，施普林格。
    2. 卡斯滕·韦贝尔（Karsten Webel），2022年。"次月时间序列建模和季节调整的一些最新进展,"讨论文件2022年3月31日，德意志联邦银行。
    3. Daniel Ollech，2018年。"每日时间序列的季节性调整,"讨论文件2018年4月41日，德意志联邦银行。
    4. Gaglianone，Wagner Piazza&Guillén，Osmani Teixeira de Carvalho&Figueiredo，Francisco Marcos Rodrigues，2018年。"用分位数特定单位根的分位数自回归估计通货膨胀持续性,"经济建模爱思唯尔，第73卷（C），第407-430页。
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    6. Christoffersen，Peter&Ghysels，Eric&Swanson，Norman R.，2002年。"让我们真正了解如何使用经济数据,"实证金融杂志爱思唯尔，第9卷（3），第343-360页，8月。
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    8. 弗朗西斯（Franses）、菲利普·汉斯（Philip Hans），2013年。"数据修订和宏观经济数据的周期性,"经济学快报爱思唯尔，第120卷（2），第139-141页。
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    15. Bowsher，Clive G.&Meeks，Roland，2008年。"经济函数的动力学：收益率曲线的建模与预测,"美国统计协会杂志美国统计协会，第103卷（484），第1419-1437页。
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    18. 卡斯特罗、托马斯·德尔·巴里奥和奥斯本、丹尼斯·R和泰勒、A.M.罗伯特，2012年。"季节单位根的增强Hegy检验,"计量经济学理论剑桥大学出版社，第28卷（5），第1121-1143页，10月。
    19. del Barrio Castro，Tomás&Hecq，Alain，2016年。"混频VAR中确定性季节性的测试,"经济学快报爱思唯尔，第149（C）卷，第20-24页。
    20. 阿努什、阿卜杜勒哈基姆和拉贝希，纳迪亚，2024年。"带随机周期的季节ARIMA模型检验,"MPRA纸120758，德国慕尼黑大学图书馆。

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    关键词

    每日数据;季节性调整;日历效果;气体系统;荷兰;日常生活中的唐纳;ajustement saisonnier公司;压延干燥机的作用;天然气系统;莱斯·佩斯-巴斯。;
    所有这些关键字.

    JEL公司分类：

    • C22型-数学与定量方法——单方程模型；单变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程
    • 第47季度-农业与自然资源经济学；环境与生态经济学--能源--能源预测

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