Обзор основных диагностик качества Ану Пелтола Отдел экономической статистики, ЕЭК ООН Семинар ЕЭК ООН по корректировке сезонных колебаний февраля 2012 года, Анкара, Турция

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 2февраль 2012 Обзoр Цель диагностики качества Основные проблемы количества Основные результаты Визуальная поверка Предварительная обработка Декомпозиция Диагностика качества

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 3февраль 2012 Цель диагностики качества Сезонность – выявляется на основе предположений об основных условий и моделях Это неустойчивый и неточный факт Диагностика покажет значимые недостатки в сезонной корректировке Чтобы найти любые значимые недостатки результатов сезонной корректировки Для предотвращения использования дезинформирующих результатов, что может привести к ложным сигналам Автоматическая процедура Demetra+ достаточно надежная Особенно при ограниченном количестве важных рядов чрезвычайно важно правильно считывать

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 4февраль 2012 Основные проблемы количества Совместимость выявляемой модели и составляющих Количество и виды выбросов Стабильность сезонной компоненты Отсутствие остаточной сезонности и остаточных календарных эффектов Величина потенциальной фазовой задержки

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 5февраль 2012 Основные результаты содержат… Интервал оценки, использованный для выявления сезонного паттерна Примененное логарифмическое преобразование Если эффект рабочих дней, Пасхи и високосного года отсутствует Обнаружения выбросов Резюме диагностики качества

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 6февраль 2012 Визуальная поверка Для выявления сезонных разрывов и периодов с высокой изменчивостью Могут вызывать проблемы со скользящими средними и выявлением эффектов, а также по подбору модели ARIMA

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 7февраль 2012 Предварительная обработка Статистические свойства модели ARIMA Регрессионные переменные Таблицы рядов, подвергнутых предварительной корректировке Остатки должны быть независимыми и случайными, и тем самым следовать нормальному распределению

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 8февраль 2012 Декомпозиция Содержит результаты кросс-корреляции между компонентами ряда Для проверки допущения «ортогональных» (некоррелированных) составляющих ряда Зеленая p-величина указывает на незначительную кросс-корреляцию

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 9февраль 2012 Диагностика качества Скользящая сезонность Спектральные графики История пересмотров Анализ скользящих интервалов Анализ стабильности модели

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 10февраль 2012 Скользящая сезонность Тест Фридмена & Тест Краскела-Уоллиса Есть ли стабильная сезонность? Тест на эволютивную сезонность Есть ли передвигающаяся сезонность? Комбинированных тест на сезонность Есть ли идентифицируемая сезонность? Тест на сезонность остатков Осталась ли сезонность в остатках во всем ряды или в данных за последние 3 года?

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 11февраль 2012 Спектральные графики Периодограмма Авторегрессивный спектр Проверяют остатки, нерегулярную компоненту и сезонно скорректированные ряды на оставшиеся сезонные эффекты или эффекты операционных дней Спектральные графики

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 12февраль 2012 История пересмотров Анализирует какого рода пересмотры вызывают добавление новых наблюдений в конце ряда

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 13февраль 2012 Анализ скользящих интервалов Вычисляются на Сезонную компоненту Эффект операционных дней, при наличии такового Сезонно скорректированный ряд Анализ скользящих интервалов на с езонную компоненту

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 14февраль 2012 Анализ стабильности модели Вычисляет параметры ARIMA и коэффициенты регрессионных переменных в разные периоды времени Вычисляет результаты в скользящем окне периодов из восьми лет, которое скользит каждый раз по одному году Точки соответствуют последовательным оценкам Сильные движения значений от отрицательных к положительным указывают на нестабильность

Статистический отдел ЕЭК ООН Слайд 15февраль 2012 Проблематичные вопросы Какие тесты наиболее важны? Как читать и понимать диагностику? Когда результат показывает плохое качество? Как улучшить результат? Какие плохие результаты диагностики качества могут быть приемлемы? Какая часть диагностики качества должна публиковаться для пользователей?