Заключение - Проблемы сезонной корректировки данных

    1. Наиболее известной проблемой, возникающей при сезонной корректировке данных, является проблема "виляющего хвоста". Как показывают исследования, она наиболее актуально стоит в периоды экономической нестабильности. Основной причиной ее возникновения можно считать невозможность правильной идентификации изменившейся компоненты ряда и, как следствие, смешение компонент ряда между собой. Все это сильно затрудняет текущий мониторинг данных и служит причиной некорректных выводов о сложившейся экономической ситуации. Дать какие-либо конкретные рекомендации здесь довольно сложно - компоненты ряда очень волатильны на интервале до полугода, а эффективность процедур сезонной корректировки (мы рассматривали Х12-ARIMA) в идентификации смены уровня ряда вблизи структурного сдвига не очень высока даже при структурных сдвигах довольно большого размера (около 60%). 2. Процедуры сезонной корректировки могут привести к изменению динамических свойств временных рядов, которые, в свою очередь, могут негативно сказаться на свойствах тестов и оценках моделей. Как показал обзор литературы, асимптотически многие процедуры не чувствительны к последствиям сезонной корректировки данных (например, процедуры оценивания коинтеграционных соотношений). Но это не верно для конечных выборок, с которыми мы имеем дело на практике. Также надо быть внимательным при использовании тестов на единичные корни для сглаженных данных: для некоторых процедур наблюдается довольно серьезное падение их мощности и искажение размера критерия, причем они могут не устраняться даже асимптотически. 3. Наши расчеты показывают, что на конечных выборках (5-10 лет в годовом измерении) ADF и DF-GLS тесты обладают не очень высокой мощностью применительно к сглаженным рядам.

Похожие статьи




Заключение - Проблемы сезонной корректировки данных

Предыдущая | Следующая