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构建具有时变置信区间的季节性调整数据

作者

上市的：
  • 暹粒·扬·库普曼
  • 菲利普·汉斯·弗朗西斯

摘要

季节性调整方法将观测的时间序列数据转换为估计数据，这些估计数据的构造使得它们没有或几乎没有季节性变化。基于模型的方法的一个优点是，这些方法可以围绕季节性调整数据提供置信区间。季节调整的一个特别有用的时间序列模型是基本结构时间序列[BSM]模型。BSM的通常前提是每个组件的方差是恒定的。在本文中，我们讨论了宏观经济时间序列中趋势分量的方差在某种程度上取决于经济周期的可能性。这样做的一个原因是，人们可以预计，在经济衰退期间存在更多的不确定性。我们通过在水平方程中考虑与业务周期相关的方差来扩展BSM。接下来，我们将展示这如何影响季节性调整数据的置信区间。我们将我们的扩展BSM应用于美国月度失业率，并且我们表明，季节性调整失业率的估计置信区间随着油价的过去变化而变化。
（此摘要是从该项目的另一个版本中借来的。）

建议引用

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    • 手柄：RePEc:bla:obuest:v:64:y:2002:i:5:p:509-526
    内政部：10.1111/1468-0084.00275
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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