Para uso ajustado a las variaciones estacionales o no los datos de variaciones estacionales ajustar los datos?

Question

Actualmente estoy haciendo la investigación con algunos de los datos macroeconómicos.

Sólo quiero saber ¿cuáles son los pros y los contras de la utilización de estacionalmente ajustada o no ajustado a las variaciones estacionales de los datos en términos de predicción.

Answer 1

Hay una objeción teórica para el uso ajustado a las variaciones estacionales de los datos, que vi en un ensayo de Kalman (desarrollador del filtro de Kalman); lo siento, pero no puedo encontrar la referencia. El argumento es que el ajuste estacional es un filtro, que tiene su propia dinámica. Entonces, usted incorporación de estas filtro de la dinámica dentro del sistema modelado. Esto sería una mala idea en ingeniería de sistemas, pero no estoy totalmente convencido de que es importante para que los sistemas económicos. (Mi formación académica en ingeniería de sistemas de control.) Sin embargo, si las variables están pronosticando presentan aproximadamente el mismo patrón estacional, por separado estacionalmente ajuste de ellos podría ser problemático.

La mayoría de los pronósticos económicos de los ejercicios incluyen variables con diferentes patrones estacionales, y es probable que sea más fácil trabajar con datos ajustados estacionalmente. Usted tendría que incrustar el deseasonalisation dentro de su modelo, lo cual aumenta la complejidad del modelo, y probablemente introduce extra errores que sabemos que podemos explicar.

Si su objetivo es pronosticar el no ajustado a las variaciones estacionales de la variable, en la práctica habitual de finanicial la economía de mercado es obtener una estimación de la no-ajustada estacionalmente variable, a continuación, aplicar el actual patrón estacional. El principal ejemplo que tengo en mente es la previsión del IPC índice en los ligados a la inflación de los mercados, donde los instrumentos están vinculados a los no ajustados índice. Estas previsiones fueron a corto plazo (unos meses horizonte), y se espera que sea bastante exacto. Incluso los pronósticos a largo plazo tuvo un patrón estacional integradas en ellos, ya que se importaba de valor relativo, incluso para los instrumentos con vencimientos más largos.

Los académicos pueden preferir otras técnicas, pero no tengo conocimiento de su uso en el corto plazo de la inflación previsiones.

Si usted está attemptng a la previsión de un índice agregado por la previsión de sus componentes, usted puede ser que necesite para la previsión de cada componente y, a continuación, agregar y ajustar estacionalmente utilizando los mismos algoritmos utilizados por el organismo estadístico. Sin embargo, es raro que usted puede conseguir el nivel de precisión necesario para esta materia.