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高频时间序列中的季节性

作者

上市的：
  • 托马索·普罗埃蒂
  • 迭戈·J·佩德雷加。

摘要

以比月频率更高的频率观测到的时间序列显示出复杂的季节模式，这是由于日历的不规则性，多种季节模式（包括年、月、周和日周期）和不同周期的组合造成的。高频数据中的季节性从两个主要角度建模：基于周期函数傅里叶表示的随机谐波方法和时域随机效应方法。包含表示法说明了它们等价的条件。考虑了三个主要挑战：第一个是对因日历而改变的节日、假期和其他休息时间的影响进行建模。其次，由于时间聚集水平较低以及数据的原始性质，需要稳健的估计和过滤方法来处理异常值污染水平，异常值污染通常较高。最后，模型选择策略发挥了重要作用，因为需要考虑季节性复杂性的谐波或随机分量的数量可能非常大。

建议引文

  • Proietti，Tommaso&Pedregal，Diego J.，2023年。"高频时间序列中的季节性,"计量经济与统计爱思唯尔，第27卷（C），第62-82页。
    • 手柄：RePEc:eee:ecosta:v:27:y:2023:i:c:p:62-82
    DOI:10.1016/j.ecosta.2022.02.01
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    引文

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    引用人：

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    1. 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。
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    3. Karsten和Smyk Webel，Anna，2023年。"利用JDemetra实现月下时间序列的季节性调整+,"讨论文件2023年24月，德意志联邦银行。
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      • Fotios Petropoulos&Daniele Apiletti&Vassilios Assimakopoulos&Mohamed Zied Babai&Devon K.Barrow&Souhaib Ben Taieb&Christoph Bergmeir&Ricardo J.Bessa&Jakub Bijak&John E.Boylan&Jet，2020年。"预测：理论与实践,"论文2012.03854，arXiv.org，2022年1月修订。
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    状态空间模型;鲁棒滤波;季节性调整;变量选择;
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    • 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52页-数学和定量方法——计量经济建模——模型评估、验证和选择
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