implementazione foglio di calcolo di destagionalizzazione e di livellamento esponenziale Si è semplice da eseguire destagionalizzazione e adatto ai modelli di livellamento esponenziale utilizzando Excel. Le immagini dello schermo e grafici qui sotto sono tratte da un foglio di calcolo che è stato istituito per illustrare destagionalizzazione moltiplicativa e livellamento esponenziale lineare sui seguenti dati di vendita trimestrali fuoribordo Marine: Per ottenere una copia del file foglio di calcolo in sé, clicca qui. La versione di livellamento esponenziale lineare che verrà utilizzato qui per scopi di dimostrazione è versione Brown8217s, solo perché può essere implementato con una singola colonna di formule e c'è solo uno smoothing costante per ottimizzare. Di solito è meglio utilizzare la versione Holt8217s che ha costanti di livellamento separati per il livello e tendenza. Il ricavato processo di previsione come segue: (i) prima i dati sono destagionalizzati (ii) allora le previsioni vengono generati per i dati destagionalizzati tramite livellamento esponenziale lineare e (iii) infine le previsioni destagionalizzati sono quotreseasonalizedquot per ottenere le previsioni per la serie originale . Il processo di registrazione stagionale avviene nelle colonne D attraverso G. Il primo passo nella regolazione stagionale è quello di calcolare una media mobile centrata (eseguita qui nella colonna D). Questo può essere fatto prendendo la media di due medie a livello di un anno che sono compensate da un periodo rispetto all'altro. (Una combinazione di due compensato medie piuttosto che è necessario un unico media a fini di centraggio quando il numero di stagioni è ancora.) Il passo successivo è quello di calcolare il rapporto di movimento --i. e media. i dati originali diviso per la media mobile in ogni periodo - che viene eseguita qui nella colonna E. (Questo è anche chiamato la componente quottrend-cyclequot del modello, nella misura in cui gli effetti di tendenza e di business del ciclo potrebbero essere considerati tutto ciò che rimane dopo una media di più di un intero anni di dati. ovviamente, i cambiamenti mese per mese, che non sono a causa della stagionalità potrebbe essere determinato da molti altri fattori, ma la media di 12 mesi leviga su di loro in gran parte). il Indice stagionale stimato per ogni stagione viene calcolato prima media di tutti i rapporti di quella particolare stagione, che è fatto in cellule G3-G6 utilizzando una formula AVERAGEIF. I rapporti medi sono quindi riscalati modo che sommano a esattamente 100 volte il numero di periodi in una stagione, o 400 in questo caso, che è fatto in cellule H3-H6. Sotto nella colonna F, formule VLOOKUP sono usati per inserire il valore di indice stagionale appropriata in ogni riga della tabella di dati, secondo il trimestre che rappresenta. La centrato media mobile e dati destagionalizzati finire per assomigliare questo: Si noti che la media mobile si presenta tipicamente come una versione più agevole della serie destagionalizzata, ed è più corto su entrambe le estremità. Un altro foglio di lavoro nello stesso file di Excel mostra l'applicazione del modello di livellamento esponenziale lineare ai dati destagionalizzati, a partire nella colonna G. Un valore per il livellamento costante (alpha) viene inserito sopra la colonna del tempo (qui, nella cella H9) e per comodità è assegnato il nome di intervallo quotAlpha. quot (il nome viene assegnato utilizzando il comando quotInsertNameCreatequot.) il modello LES viene inizializzato impostando i primi due previsioni pari al primo valore effettivo della serie destagionalizzate. La formula usata qui per la previsione LES è il singolo-equazione forma ricorsiva di modello Brown8217s: Questa formula viene immessa nella cella corrispondente al terzo periodo (qui, H15 cellulare) e copiato giù di lì. Si noti che il LES previsioni per il periodo attuale si riferisce alle due osservazioni precedenti e le due errori di previsione precedenti, nonché al valore di alfa. Così, la formula di previsione nella riga 15 si riferisce solo ai dati che erano disponibili nella riga 14 e precedenti. (Naturalmente, se volessimo usare semplice invece di livellamento esponenziale lineare, potremmo sostituire la formula SES qui invece. Potremmo anche utilizzare Holt8217s piuttosto che il modello Brown8217s LES, che richiederebbe altre due colonne di formule per calcolare il livello e la tendenza che vengono utilizzati nella previsione.) gli errori vengono calcolati nella colonna successiva (qui, colonna J) sottraendo le previsioni dai valori reali. L'errore quadratico medio radice è calcolato come la radice quadrata della varianza degli errori più il quadrato della media. (Questo segue dall'identità matematica:. MSE varianza (errori) (media (errori)) 2) Per il calcolo della media e la varianza degli errori in questa formula, i primi due periodi sono esclusi in quanto il modello in realtà non inizia previsione fino il terzo periodo (riga 15 sul foglio di calcolo). Il valore ottimale di alfa può essere trovata o modificando manualmente alfa fino a trovare la RMSE minimo, oppure è possibile utilizzare il quotSolverquot per eseguire una minimizzazione esatto. Il valore di alfa che il Risolutore ha trovato è mostrata qui (alpha0.471). Di solito è una buona idea per tracciare gli errori del modello (in unità trasformate) e anche per calcolare e tracciare le autocorrelazioni a ritardi fino a una stagione. Ecco un grafico serie storica degli errori (destagionalizzati): I autocorrelazioni di errore sono calcolati utilizzando la funzione CORRELAZIONE () per calcolare le correlazioni degli errori con se stessi ritardato da uno o più periodi - i dettagli sono riportati nel modello foglio di calcolo . Ecco un grafico delle autocorrelazioni degli errori ai primi cinque GAL: I autocorrelazioni a ritardi da 1 a 3 sono molto vicini allo zero, ma il picco in ritardo 4 (il cui valore è di 0,35) è un po 'fastidioso - suggerisce che il processo di aggiustamento stagionale non è stato del tutto efficace. Tuttavia, in realtà è solo marginalmente significativa. 95 bande di significatività per testare se autocorrelazioni sono significativamente diversi da zero sono approssimativamente più-o-meno 2SQRT (n-k), dove n è la dimensione del campione e k è il ritardo. Qui n è 38 e k varia da 1 a 5, quindi la radice quadrata di-n-minus-k è di circa 6 per tutti loro, e quindi i limiti per testare la significatività statistica delle deviazioni da zero sono circa plus - o-meno 26, o 0,33. Se si varia il valore di alfa mano in questo modello Excel, è possibile osservare l'effetto sulla serie e trame autocorrelazione degli errori, nonché sull'errore radice-quadratico medio, che verrà illustrato di seguito. Nella parte inferiore del foglio di calcolo, la formula di previsione è quotbootstrappedquot verso il futuro, semplicemente sostituendo le previsioni per i valori effettivi nel punto in cui i dati effettivi si esaurisce - i. e. dove inizia quotthe futurequot. (In altre parole, in ogni cella in cui si avrebbe un valore di dati futuro, viene inserito un riferimento di cella che punta alla previsione fatta per quel periodo.) Tutte le altre formule sono semplicemente copiati dall'alto: Si noti che gli errori di previsioni futuro sono tutti calcolati a zero. Questo non significa che gli errori effettivi saranno pari a zero, ma piuttosto riflette semplicemente il fatto che ai fini della previsione assumiamo che i dati futuri sarà uguale previsioni in media. Le previsioni LES ne derivano per i dati destagionalizzati assomigliano a questo: Con questo particolare valore di alfa, che è ottimale per le previsioni di un periodo a venire, la tendenza proiettata è leggermente verso l'alto, riflettendo la tendenza locale che è stato osservato nel corso degli ultimi 2 anni o giù di lì. Per altri valori di alfa, una proiezione tendenza molto differente potrebbe essere ottenuta. Di solito è una buona idea per vedere cosa succede alla proiezione tendenza a lungo termine, quando alfa è vario, perché il valore che è meglio per la previsione a breve termine non sarà necessariamente il miglior valore per predire il futuro più lontano. Ad esempio, qui è il risultato che si ottiene se il valore di alfa è impostato manualmente 0.25: La tendenza prevista a lungo termine è ora negativo piuttosto che positivo con un valore inferiore di alfa, il modello sta mettendo più peso sui dati più vecchi in la sua stima del livello attuale e la tendenza, e le sue previsioni a lungo termine riflettono la tendenza al ribasso osservata nel corso degli ultimi 5 anni, piuttosto che la più recente tendenza al rialzo. Questo grafico anche illustra chiaramente come il modello con un valore minore di alfa è più lento a rispondere alle quotturning pointsquot nei dati e quindi tende a fare un errore dello stesso segno per molti periodi di fila. I suoi errori di previsione 1-step-ahead sono più grandi, in media, rispetto a quelli ottenuti prima (RMSE del 34,4 invece di 27,4) e fortemente autocorrelato positivamente. Il lag-1 autocorrelazione di 0,56 supera notevolmente il valore di 0,33 sopra calcolato per una deviazione statisticamente significativa da zero. In alternativa al gomito giù il valore di alfa al fine di introdurre più conservatrice in previsioni a lungo termine, un fattore quottrend dampeningquot è talvolta aggiunta al modello per rendere la tendenza prevista appiattirsi dopo alcuni periodi. Il passo finale nella costruzione del modello di previsione è quello di quotreasonalizequot le previsioni LES moltiplicandoli per gli opportuni indici stagionali. Così, le previsioni reseasonalized nella colonna I sono semplicemente il prodotto degli indici stagionali in colonna F e le previsioni LES destagionalizzati nella colonna H. E 'relativamente facile calcolare gli intervalli di confidenza per le previsioni one-step-avanti fatti da questo modello: prima calcolare l'RMSE (errore di root-mean-squared, che è solo la radice quadrata del MSE) e poi calcolare un intervallo di confidenza per la destagionalizzato previsione aggiungendo e sottraendo due volte RMSE. (In generale, un intervallo di 95 confidenza per una previsione di un periodo in anticipo è pari a circa il punto di previsione più-o-meno-due volte la deviazione standard stimata dei errori di previsione, assumendo che la distribuzione di errore è approssimativamente normale e la dimensione del campione è abbastanza grande, diciamo, 20 o più. Qui, il RMSE piuttosto che la deviazione standard del campione degli errori è la migliore stima della deviazione standard degli errori di previsione in futuro, perché ci vuole pregiudizi e variazioni casuali in considerazione.) i limiti di confidenza per la previsione delle variazioni stagionali sono poi reseasonalized. insieme con le previsioni, moltiplicandoli dagli opportuni indici stagionali. In questo caso il RMSE è pari a 27,4 e la previsione destagionalizzato per il primo periodo futuro (Dec-93) è 273,2. in modo che il destagionalizzato 95 intervallo di confidenza è 273,2-227,4 218,4 a 328,0 273.2227.4. Moltiplicando questi limiti per Decembers indice stagionale di 68.61. otteniamo inferiori e superiori limiti di fiducia dei 149,8 e 225,0 intorno al punto di previsione Dic-93 di 187,4. limiti di confidenza per le previsioni più di un periodo a venire saranno generalmente allargano le previsioni aumenta all'orizzonte, a causa dell'incertezza circa il livello e la tendenza, così come i fattori stagionali, ma è difficile da calcolare loro, in generale, con metodi analitici. (Il modo appropriato per calcolare i limiti di confidenza per le previsioni del LES è quello di utilizzare la teoria ARIMA, ma l'incertezza negli indici di stagione è un altro discorso.) Se si desidera un intervallo di confidenza realistico per una previsione più di un periodo avanti, prendendo tutte le fonti di errore di conto, la cosa migliore è quella di utilizzare metodi empirici: per esempio, per ottenere un intervallo di confidenza per un 2-passo avanti previsione, si potrebbe creare un'altra colonna sul foglio di calcolo per calcolare una previsione 2-step-in anticipo per ogni periodo ( dal bootstrap previsione one-step-ahead). Poi calcolare la RMSE degli errori di previsione 2-step-avanti e utilizzare questo come la base per un 2-step-ahead statistiche sulla finanza fiducia interval. Government - trimestrale i dati dati dal 23 gennaio 2017. metadati regolazione stagionale aggiornato il 23 gen 2017. dati più recenti: Ulteriori informazioni da Eurostat, principali tavole e Database. aggiornamento pianificato di questo articolo: 25 aprile 2017. Negli ultimi anni Eurostat ha notevolmente ampliato la gamma di dati trimestrali integrati sulle statistiche sulla finanza pubblica disponibile, fornendo un quadro puntuale e qualità sempre più elevata l'evoluzione delle finanze pubbliche nell'Unione europea (UE) . I dati presentati in questo articolo riflettono entrambi (conti non finanziari e finanziari trimestrali delle amministrazioni pubbliche) non finanziari e finanziari transazioni e coprono tutti Unione Europea (EU-28) i paesi, così come l'Islanda, Norvegia e Svizzera. Questo articolo si basa sui dati trasmessi a Eurostat alla fine di dicembre 2016 e nel mese di gennaio 2017 e comprende la copertura dei dati del terzo trimestre del 2016, e segue l'ESA metodologia del 2010. Esso è integrato da dati destagionalizzati non finanziarie stimate fornite su base volontaria da parte dell'UE e dei paesi dell'EFTA Istituti nazionali di statistica. Eurostat pubblica regolarmente dati destagionalizzati e di giornate lavorative dati trimestrali sul governo entrate, spese e disavanzo in eccesso () (-), attualmente in diciotto Stati membri. Svizzera e gli aggregati UE. Tabella 1: EA-19 e UE-28 trimestrale impieghi netti () indebitamento netto (-), la spesa totale e totale delle entrate in percentuale del PIL, destagionalizzati Fonte dei dati: Eurostat (gov10qggnfa). dati destagionalizzati: Eurostat e istituti nazionali di statistica stima Tabella 2: accreditamento netto trimestrale () indebitamento netto (-) in percentuale del PIL, destagionalizzati Fonte dei dati: Eurostat (gov10qggnfa). dati destagionalizzati: Istituto nazionale di statistica stima Tabella 3: prestito netto trimestrale () indebitamento netto (-) per paese, non destagionalizzati Fonte dei dati: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 1: UE-28 e EA-19 impieghi netti trimestrali () indebitamento netto (-), 160 del Pil, destagionalizzato Fonte dei dati: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 2: EA-19 entrate e delle spese totali, stagionalmente e dati della regolazione non corretti, miliardi di euro Fonte: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 3: EA-19 entrate e delle spese totali, stagionalmente e dati corretti non regolati, 160 del PIL Fonte: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 4: EA-19 impieghi netti () indebitamento netto (-) i dati corretti, stagionalmente e non regolate, 160 del PIL e miliardi di euro Fonte: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 5: UE-28 componenti delle amministrazioni pubbliche fatturato totale, miliardi di euro Fonte: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 6: UE-28 componenti della spesa totale delle amministrazioni pubbliche, miliardi di euro Fonte: Eurostat (gov10qggnfa) Figura 7:-28 EU transazioni finanziarie nette, operazioni inerenti ad attività e passività, miliardi di euro Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 8: EA-19 transazioni nette finanziarie, operazioni inerenti ad attività e passività, miliardi di euro Fonte: Eurostat ( gov10qggfa) Figura 9: UE-28 vale la pena finanziaria netta, stock di attività e passività, miliardi di euro and160 del PIL Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 10: EA-19 vale la pena finanziaria netta, stock di attività e passività, miliardi di euro and160 del PIL fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 11: UE-28 stock di attività per strumento finanziario, 160 del PIL fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 12: EA-19 stock di attività per strumento finanziario, 160 del PIL fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 13: UE-28 stock di passività da strumenti finanziari, 160 del PIL Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 14: EA-19 stock di passività da strumenti finanziari, 160 del PIL Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 15: Evoluzione della rete vale la pena finanziaria per paese, 160 del PIL Fonte: Eurostat (gov10qggfa) Figura 16: debito lordo delle amministrazioni pubbliche, 160 del PIL, 2016Q3 Fonte: Eurostat (gov10qggdebt) Figura 17: Variazione del debito lordo delle amministrazioni pubbliche, punti percentuali del PIL, 2016Q3 confronto a 2016Q2 Fonte: Eurostat (gov10qggdebt) Figura 18: Variazione del debito lordo delle amministrazioni pubbliche, punti percentuali del PIL, 2016Q3 rispetto al 2015Q3 Fonte: Eurostat (gov10qggdebt) Figura 19: EA-19 evoluzione del disavanzo e del debito, 2016Q3, percentuale del PIL Fonte: Eurostat (gov10qggdebt) risultati statistici principali nel terzo trimestre del 2016, il disavanzo pubblico destagionalizzato in rapporto al PIL si è attestato a 1,7160 nella zona euro (EA-19), un aumento rispetto al 1,5160 del PIL nel secondo trimestre del 2016. nell'UE-28, il deficit in rapporto al PIL si è attestato a 1,9160, in lieve aumento rispetto a 1,8160 nel trimestre precedente. i conti non finanziari trimestrali delle entrate del governo e delle spese sia le entrate e le spese mostra una chiara totale stagionalità. Al fine di interpretare le tendenze per gli ultimi trimestri, i dati destagionalizzati è presentato in aggiunta ai dati grezzi trasmessi dagli Stati membri dell'Unione europea (vedi spiegazione sotto). entrate pubbliche totali nel terzo trimestre del 2016, destagionalizzato nella zona euro è pari a 46,5160 del PIL. invariato rispetto al secondo trimestre del 2016. spesa pubblica totale nella zona euro si attesta a 48,2160 del PIL, in aumento rispetto al trimestre precedente (48,1 del PIL). Nella UE-28, le entrate del governo totale è stato di 45,1160 del PIL nel terzo trimestre del 2016, rispetto al 45,0160 nel secondo trimestre del 2016. spesa pubblica totale nell'UE-28 era 46,9160 del PIL, rispetto al 46,8160 nel trimestre precedente . Dal quarto trimestre del 2010 in poi, una tendenza alla diminuzione del livello del rapporto spesa totale e PIL è visibile, riflettendo una diminuzione assoluta della spesa totale, così come gli effetti della rinnovata crescita nell'UE e nell'area dell'euro (tutti destagionalizzato). deterioramenti visibili nel secondo e quarto trimestre del 2012, sono stati causati da una serie di effetti una tantum in diversi Stati membri. In particolare, nel quarto trimestre del 2012 e nel secondo trimestre del 2013, la spesa totale è leggermente aumentato in entrambe le aree, influenzata da interventi per sostenere il settore bancario in vari Stati membri, in particolare in Spagna nel quarto trimestre del 2012 e in Grecia nel il secondo trimestre del 2013. Supporta al settore bancario in diversi Stati membri sono anche la ragione principale per l'aumento nel quarto trimestre del 2015. nel primo trimestre del 2016, principalmente a causa di effetti una tantum in diversi Stati membri, stagionalmente spesa pubblica rettificato è aumentato in modo significativo. disavanzo delle amministrazioni pubbliche La differenza tra le entrate delle amministrazioni pubbliche e delle spese totali è conosciuto in ESA2010 terminologia amministrazioni pubbliche indebitamento netto accreditamento netto () (-) (ESA2010 categoria B.9) ed è solitamente indicato come il disavanzo pubblico (o avanzo). Questa cifra è un indicatore importante della situazione generale delle finanze pubbliche. Di solito è espressa in percentuale del PIL. Nel terzo trimestre del 2016, il disavanzo pubblico destagionalizzato in rapporto al PIL si è attestato a 1,7160 nella zona euro (EA-19), con un incremento rispetto al 1,5160 nel secondo trimestre del 2016. Nell'UE-28, il deficit di PIL si è attestato a 1,9160, anche un leggero aumento rispetto al 1,8160 nel trimestre precedente. A causa della crisi economica e finanziaria, che ha avuto inizio nel 2008, i deficit governi dell'UE costantemente peggiorate e hanno raggiunto un livello record di -7,1160 del PIL (dati destagionalizzati) nel terzo trimestre del 2010. L'inizio del consolidamento delle finanze pubbliche che possono essere osservata a partire dal quarto trimestre del 2010 è in poi a causa di una riduzione della spesa pubblica non solo in termini di PIL, ma anche in termini assoluti, nonché la continua crescita dei ricavi assoluto (destagionalizzato numeri assoluti), che ha superato la crescita del PIL. Dal primo trimestre del 2011 in poi, il disavanzo pubblico destagionalizzato non ha superato 5 del PIL. Tuttavia, a partire dal terzo trimestre del 2011 in poi, la pubblica amministrazione spesa totale ripresa della crescita, misurata in termini assoluti. Dal quarto trimestre del 2014 in poi, il disavanzo pubblico destagionalizzato è rimasto al di sotto di 3 nella zona euro e l'Unione europea nel suo complesso. Destagionalizzato disavanzo pubblico Va notato che annualizzato dati destagionalizzati non è, in generale, pari a dati non aggiustati annualizzati. Quando si utilizza figure annualizzati, è più opportuno utilizzare i dati non destagionalizzati. Utilizzando i dati destagionalizzati è invece più appropriato se si considerano i tassi di crescita trimestre su trimestre. Per il Belgio, il deficit destagionalizzato è aumentato nel terzo trimestre del 2016, in gran parte a causa di una combinazione di effetti in fatturato totale - mentre le imposte di capitale nel 2015 sono stati alimentati da alcune modifiche temporanee, che sono in declino in quarti del 2016 insieme ad imposta sul reddito e la ricchezza. Tuttavia, l'aumento dei ricavi è stato osservato per le imposte indirette e tassa (pedaggi autostradali.). La grande deficit per la Slovenia nel quarto trimestre del 2013 è principalmente causato da iniezioni di capitale per sostenere le istituzioni finanziarie. Questo è anche il motivo per il relativamente grande deficit nel primo trimestre del 2013 e il quarto trimestre del 2014. In aggiunta a questo, ci sono effetti una tantum nel terzo e quarto trimestre del 2013 a causa di decisioni del tribunale. In contrasto con questo, il terzo trimestre del 2013 è influenzato positivamente dai dividendi della banca centrale nazionale. Per la Grecia, l'avanzo pubblico su base trimestrale (non destagionalizzati) in 2016Q3 è positivamente influenzato da un generale aumento del gettito fiscale, ma anche un effetto una tantum a causa di un termine di pagamento in anticipo per una tassa sulla proprietà. Il rimborso di alcuni arretrati in 2016Q3 è neutrale sul deficit, come spese era stato accumulato in precedenza. In 2015Q4, il deficit è fortemente influenzata da trasferimenti in conto capitale alle società finanziarie. Per l'Austria, il grande deficit nel quarto trimestre del 2014 è dovuto in gran parte ad un aumento di capitale trattati come trasferimenti in conto capitale per implementare la struttura di dismissione HETA, mentre il relativamente basso deficit nel quarto trimestre del 2013 è dovuto ad una vendita all'asta di licenze di telefonia mobile . La relativamente grande deficit nel terzo trimestre del 2015 è dovuta alle iniezioni di capitale trattati come trasferimenti in conto capitale nel contesto di HETA anche. La diminuzione del deficit destagionalizzato nel terzo trimestre del 2016 per la Finlandia è in gran parte a causa di un aumento del gettito fiscale. Per il Regno Unito, il deficit del secondo e terzo trimestre del 2016 è influenzato positivamente dai dividendi da parte della banca centrale (Bank of England Asset Purchase Facility). Questo è anche il caso per diversi trimestri a partire dal primo trimestre del 2012. Per Malta, la spesa totale nel primo trimestre del 2015 è positivamente influenzato da un trasferimento in conto capitale di una società pubblica. Questo influenza negativamente il deficit del primo trimestre del 2015. Per il Portogallo, il grande deficit nel quarto trimestre del 2015 si spiega con il supporto di società finanziarie. Per l'Islanda, l'ampio avanzo registrato nel primo trimestre del 2016 è dovuta ai contributi una tantum di stabilità corrisposti dalle banche fallite. Su Eurobase, destagionalizzato e giorno di calendario regolato ricavi totali e dati totali di spesa degli Stati membri e paesi EFTA. che forniscono dati destagionalizzati e giorno di calendario modificare i dati per le entrate totali, le spese totali e impieghi netti () indebitamento netto (-) oltre ai dati non destagionalizzati, è presentato in dettaglio. I dati sono forniti su base volontaria dagli istituti nazionali di statistica. conti finanziari trimestrali delle amministrazioni pubbliche Le transazioni finanziarie - attività, le passività e le operazioni finanziarie nette I conti finanziari del governo consentono in particolare l'analisi di come i governi finanziano i loro deficit o investire le loro eccedenze. Essi comprendono i dati sulle transazioni finanziarie (acquisti netti di attività finanziarie e l'incremento netto delle passività finanziarie) e voci di bilancio (stock di attività e passività finanziarie alla fine di ogni trimestre) per amministrazioni pubbliche ei relativi sottosettori. Le variazioni di stock sono spiegati sia dalle operazioni e da altri fattori quali guadagni e perdite e altre variazioni di volume. Lo scopo di questa sezione è quello di presentare le principali caratteristiche dei conti finanziari delle amministrazioni pubbliche. La crisi economica e finanziaria ha portato ad un aumento significativo delle fluttuazioni di incremento netto delle passività e l'acquisizione netta di attività finanziarie. Dal quarto trimestre del 2008 in poi, la fluttuazione delle transazioni in entrambe le attività e passività è fortemente aumentato. Il divario tra il volume delle operazioni inerenti ad attività e passività è allargato bruscamente, dando origine ad incrementare le cifre negative in transazioni finanziarie nette (B.9f), che viene interpretato come l'avanzo disavanzo pubblico risulti da una contabilità finanziaria. L'aumento e picchi nelle transazioni in attività finanziarie possono essere spiegati dai governi che hanno attività acquisite per sostenere le istituzioni finanziarie. transazioni finanziarie nette hanno continuato a deteriorarsi costantemente a partire dal secondo trimestre del 2008 al terzo trimestre del 2009. A partire dal quarto trimestre del 2010 in poi una diminuzione è visibile. Governo bilancio finanziario A livello di UE-28 e EA-19, un aumento significativo negli stock delle passività è stata osservata a partire dal terzo trimestre del 2008, insieme ad un incremento delle attività che è stato meno pronunciato. L'aumento dello stock di passività è dovuto principalmente a titoli di debito, che sono di gran lunga il più importante strumento finanziario sul lato delle passività del governo. Lo stock di passività per prestiti anche aumentato notevolmente. Il resto delle passività finanziarie è principalmente altri conti da pagare. Lo stock di attività finanziarie si svolge principalmente in titoli azionari e fondi di investimento (ad esempio enti pubblici non classificati nelle amministrazioni pubbliche), con altri conti, monete e depositi (questi mostrano una forte stagionalità), prestiti e titoli di debito anche che compongono importante parti. I prestiti sono aumentate notevolmente durante la crisi finanziaria. La differenza tra lo stock di attività e passività finanziarie è il saldo vale finanziaria netta. debito lordo trimestrali delle amministrazioni pubbliche Alla fine del terzo trimestre del 2016, il debito pubblico in rapporto al PIL nella zona euro (EA-19) si attesta a 90,1, rispetto a 91,2 alla fine del secondo trimestre del 2016. Nel UE-28, il rapporto è sceso 84,2-83,3. Rispetto al terzo trimestre del 2015, il debito pubblico in rapporto al PIL è sceso sia nella zona euro (91,5-90,1) e l'UE-28 (85,9-83,3). I più alti rapporti tra debito pubblico e PIL alla fine del terzo trimestre del 2016 sono stati registrati in Grecia (176,9), Portogallo (133,4) e l'Italia (132,7), e il più basso in Estonia (9,6), Lussemburgo (21,5) e in Bulgaria (28,7). Rispetto al secondo trimestre del 2016, sei Stati membri ha registrato un aumento del loro debito in rapporto al PIL alla fine del terzo trimestre del 2016 e ventidue una diminuzione. I più alti aumenti del rapporto sono stati registrati a Cipro (3,1 pp), il Portogallo (1,6 pp) e Lituania (1,1 pp). Le maggiori diminuzioni sono state registrate in Grecia (-2,9 pp, in particolare a causa di un rimborso di titoli a lungo termine), l'Italia (-2,8 pp) e in Austria (-2,3 pp). Rispetto al terzo trimestre del 2015, undici Stati membri ha registrato un aumento del loro debito in rapporto al PIL alla fine del terzo trimestre del 2016 e una diminuzione diciassette. I più alti aumenti del rapporto sono stati registrati in Grecia (4,4 pp), Lituania (3,1 pp), il Portogallo (2,9 pp) e in Bulgaria (2,1 pp), mentre le maggiori diminuzioni sono state registrate in Irlanda (-8,5 pp, influenzato da effetti su il denominatore, cioè una forte crescita del PIL nominale), Paesi Bassi (-4,3 pp) e in Ungheria (-3,2 pp). La riduzione del debito in Grecia nel primo trimestre del 2015 è dovuto principalmente al rimborso di un prestito da EFSF al HFSF, che rappresenta i fondi non utilizzati per la ricapitalizzazione delle istituzioni finanziarie greche, così come i rimborsi dei prestiti concessi dal FMI. L'aumento nel secondo trimestre del 2016 è influenzato dal erogazioni ESM. Evoluzione del deficit e del debito figura 18 mostra alcuni dei collegamenti più importanti tra il deficit trimestrale ed il debito trimestrali per l'area dell'euro. Mentre in generale, debito pubblico lordo aumenterà in presenza di un deficit pubblico, questo non è necessariamente il caso nel breve termine. Si può notare, che una forte co-circolazione di acquisti netti di attività finanziarie esiste con l'evoluzione del debito trimestrale. Nascita di passività non nel debito pubblico su base trimestrale (principalmente altri conti, da pagare) gioca un ruolo minore. Fonti dei dati e disponibilità conti trimestrali delle amministrazioni pubbliche Eurostat rilascia dati di flusso e azionari trimestrali per il settore delle amministrazioni pubbliche, utilizzando una struttura integrata che combina i dati provenienti da conti non finanziari trimestrali delle amministrazioni pubbliche (QNFAGG), conti finanziari trimestrali delle amministrazioni pubbliche ( QFAGG) e il debito pubblico su base trimestrale (QGD). Una pubblicazione integrato che combina dati provenienti da tutte e tre le tabelle viene rilasciata trimestralmente sulla sezione dedicata statistiche sulla finanza pubblica (GFS) del sito web Eurostat e sulle statistiche dedicate spiegato pagina governo integrato di presentazione delle statistiche sulla finanza. I dati vengono trasmessi in base al programma di trasmissione ESA2010 per QFAGG e QDEBT. dati QNFAGG vengono trasmessi in base ad accordi gentlemens. Eurostat pubblica i dati sulla finanza pubblica trimestralmente sulla base del sistema europeo del 2010 metodologia conti (SEC 2010). I dati contenuti in questa versione includono revisioni dovute sia alla realizzazione di ESA2010 e per l'incorporazione di altri aggiustamenti statistici. cambiamenti metodologici nella ESA2010 includono il trattamento degli attivi dei regimi pensionistici trasferiti alle amministrazioni pubbliche come parziale compensazione per la presa in consegna obblighi pensionistici. Mentre il trasferimento di attività è stato trattato come una operazione non finanziaria sotto SEC95, sotto ESA2010 trasferimenti tale somma forfettaria da aziende (pubbliche) sono trattati come finanziaria, senza alcun impatto sulle amministrazioni pubbliche indebitamento netto accreditamento netto () (-). Inoltre, la differenza tra il valore delle opere ricevute dal governo e il valore delle obbligazioni pensionistiche deve essere trattata come un trasferimento in conto capitale da parte del governo per la società in questione. Per ulteriori informazioni, si prega di consultare la decisione di Eurostat sulla questione: qui. Questo ha un impatto importante sui dati trimestrali dei paesi interessati. statistiche QNFAGG e QFAGG e QDEBT coprono i dati delle amministrazioni pubbliche di cui al ESA2010, paragrafo 2.111. La destagionalizzazione delle statistiche di finanza pubblica trimestrali delle serie di dati selezionati sono segnalati a Eurostat in forma di figure non destagionalizzati (prime). Tuttavia, un certo numero di serie segnalate contiene i modelli stagionali (spiegato dal legame con la stagionalità delle attività economiche e dalle pratiche di bilancio di pianificazione e di contabilità dei governi nazionali), che rendono difficile effettuare una significativa cross-country diretta e analisi di serie temporali utilizzando dati non aggiustati. Lo stesso vale per il PIL, che riflette l'andamento stagionale di tutte le attività economiche per l'economia. Per superare questa difficoltà e, quindi, per ottenere una migliore comprensione delle tendenze in aggiunta ai dati non destagionalizzati, i dati destagionalizzati è presentato per l'UE-28 e EA-19 in questo articolo. La destagionalizzazione mira a rimuovere la stagionalità legata a questi dati trimestrali. Va notato che annualizzato dati destagionalizzati non è in generale uguale a dati non aggiustati annua. Quando si utilizza figure annualizzati, è più opportuno utilizzare i dati non destagionalizzati. Utilizzando i dati destagionalizzati è più appropriato se si considerano i tassi di crescita trimestre su trimestre. La destagionalizzazione delle entrate e delle spese totali viene eseguita utilizzando una procedura indiretta (a livello nazionale) con Tramo-Seats su Demetra). Se disponibili, istituti nazionali di statistica stime vengono utilizzati come input per gli aggregati, che vengono forniti a Eurostat su base dell'accordo gentlemens. Alcune stime a livello paese, nonché i dati per gli aggregati europei sono pubblicati sul Eurobase. Queste stime sono integrati da stime di Eurostat proprio per quei paesi che ancora non forniscono la propria stima. Questi dati vengono etichettati confidenziali e non pubblicata. Net prestito () indebitamento netto (-) è derivata indirettamente dal identità contabile: Accreditamento () indebitamento netto (-) i ricavi totali - spesa totale. Per i seguenti paesi, le stime sono prodotte dal rispettivo Istituto nazionale di statistica, che tutti seguono le linee guida ESS sulla destagionalizzazione: aggregati UE: stimato indirettamente Eurostat sulla base dei dati degli Stati membri una misura in cui ciò è fornita a livello nazionale e completato da di Eurostat stime, in cui non ci sono dati forniti a livello nazionale è disponibile. Tramo-Seats eseguito su Demetra viene utilizzato in tutti i casi. dati trimestrali croati sono disponibili a partire dal primo trimestre del 2012. Per i seguenti paesi, le stime sono prodotte dal rispettivo Istituto nazionale di statistica, che tutti seguono le linee guida ESS sulla destagionalizzazione: Per i seguenti paesi, le stime sono prodotte dal rispettivo Istituto nazionale di statistica, che tutti seguono le linee guida ESS sulla destagionalizzazione: Belgio: la serie destagionalizzata sono calcolati seguendo un approccio indiretto. I componenti delle entrate e delle spese del Governo Generale sono destagionalizzati mediante Tramo-Seats, tenendo conto della presenza di eventuali valori anomali ed effetti di calendario. Il modello di ogni componente (GT20) è stata convalidata individualmente (senza modellazione automatica). L'assenza di stagionalità residua dopo l'aggregazione è stata controllata. I dati sono raffrontati su totali annuali della serie non-aggiustato. Il comparativa annuale è calcolata ad ogni componente mediante una procedura Denton moltiplicativo. Bulgaria: Tramo-Seats su Demetra. Spesa totale: nessun giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, di log-trasformazione, modello ARIMA (2,1,0) (0,1,1), outlier: AOIV-2007 TCIV-2008 AO2009-I. Ricavi totali: log-trasformazione, non giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2007-I. Repubblica Ceca: Tramo-Seats su Demetra. Spesa totale: Nessun effetto giorni di negoziazione, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), valori anomali: AO2003-I, AO2003-III, IV-AO2012, TC2001-IV. Ricavi totali: Nessun effetto giorni di negoziazione, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (1,1,0) (0,1,1), valori anomali: AO2003-I, TC2007-III, AO2008-III. Danimarca: X12-ARIMA. Spesa totale: Log-trasformazione, non giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (1,1,0) (1,0,0), valori anomali: AO2005-IV, TC2011-I. Ricavi totali: Log-trasformazione, il commercio effetti giorni, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,0) (0,1,1), valori anomali: TC2009-II, AO2008-II, TC2009-II, LS2015-I, 2004-I. Germania: X-12-ARIMA. Spesa totale: Log-trasformazione, non di negoziazione effetti da giorni, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), valori anomali AO 1995-I, 1995-III, 2000-III, 2010-III. Ricavi totali: Log-trasformazione, non di negoziazione effetti da giorni, modello ARIMA (0,1,0) (0,1,1), senza valori anomali. Estonia: Tramo-Seats su Demetra. Spesa totale: Log-trasformazione, nessun effetto giorno di negoziazione, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,0) (0,1,0), LS2011-IV Ricavi totali: Log-trasformazione, senza giorni di trading effetti, senza la Pasqua effetto, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1). Francia: dati destagionalizzati viene trasmesso. Lavorare regolazione giorno è fatto anche se del caso. Un metodo indiretto viene utilizzato. destagionalizzazione viene fatto usando X-12-ARIMA. Per ulteriori informazioni, è possibile leggere metodologia INSEEs (a partire da pagina 21) al seguente link (il documento è disponibile in inglese e in francese): insee. frenindicateurscnattrimPubMethenInsee20MC3A9thodes20nC2B0126.pdf. Lettonia: Tramo-Seats su JDemetra. Spesa totale: Log-trasformazione, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), valori anomali: LS2006-IV, LS2009-III. Ricavi totali: Log-trasformazione, modello ARIMA (0,1,0) (0,1,1), valori anomali AO2006-IV. Sedili Tramo su Demetra, la spesa totale:: Malta Nessuna giorni di negoziazione effetti, senza effetti di Pasqua, modello ARIMA (0,0,0) (0,1,1), 1 valori anomali rilevati: AO2003-IV. Ricavi totali: nessun giorni di negoziazione effetti, senza effetti di Pasqua, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,0), Senza valori anomali trovato. Austria: Tramo-Seats su Demetra. Spesa totale: log-trasformazione, non giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), valori anomali AO2009-IV, specifica pre-trattamento: 2004-II 2004-IV 2013-IV 2014-IV, 2015-III. Ricavi totali: Log-trasformazione, non giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2009-II. Polonia: Tramo-Seats su JDemetra. Metodo diretto utilizzato. Regolazione simultanea per il Q1 di ogni anno, Q2 regolazione della corrente, Q3, Q4 (modello rivisto una volta l'anno). Calendario regolazione effetti utilizzato. giorni di lavoro con effetto anno bisestile (2 regressori) e l'effetto Pasqua testati per ogni serie - unici effetti significativi utilizzati nella specifica finale. Identificazione automatica dei modelli ARIMA. Spesa totale: P.2 trasformazione - log alcun effetto calendario, modello ARIMA (0,0,0) (1,1,0) P.5L - log trasformazione alcun effetto calendario, modello ARIMA (1,1,0) (0 , 1,1), valori anomali: LSQ1-2001 AOQ1-2016 D.1 - log trasformazione alcun effetto calendario, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1) D.6M - log trasformazione nessun effetto di calendario, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), valori anomali: AO (Q4-2007) LS (Q4-2004) TC (Q3-2000) D.4 - log trasformazione alcun effetto calendario, modello ARIMA ( 0,0,0) (0,1,1), anomali: LS (Q3-2013) P.29D.3 - log trasformazione alcun effetto calendario, modello ARIMA (0,1,1) (0,0,1) , valori anomali: TC (Q1-2004). Totale entrate: D.2 - log trasformazione alcun effetto calendario, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), valori anomali: AO (Q2-2004), TC (Q1-2009) D.4 no - log trasformazione alcun effetto calendario, modello ARIMA (0,0,0) (0,1,1), valori anomali: TC (Q3-2007), TC (Q2-2012) D.5 - log trasformazione alcun effetto calendario, modello ARIMA (1,0,0) (0,1,0) D.61 - log trasformazione alcun effetto calendario, modello ARIMA (0,1,0) (0,1,1), valori anomali: TC (Q4-2008), AO (Q4-2007), AO (Q3-2011) P.1D.7 senza stagionalità. Portogallo: X13-ARIMA su Demetra. Un manuale di pre-trattamento viene eseguito attraverso l'individuazione e deducendo misure una tantum. Ulteriori pre-trattamento è applicato per la rilevazione e la correzione dei valori anomali. La destagionalizzazione è applicato al totale delle entrate, spese, ad eccezione redditi da lavoro dipendente e redditi da lavoro dipendente. Ricavi totali: Log-trasformazione, non di negoziazione effetti da giorni alcun effetto modello Pasqua ARIMA (0,1,1) (0,1,1) valori anomali: AO2003-IV, AO2009-II, III SO 1999 2008 (variabile definita dall'utente). La spesa totale (tranne redditi da lavoro dipendente): Log-trasformazione, non di negoziazione effetti da giorni alcun effetto modello Pasqua ARIMA (1,0,1) (0,1,0) valori anomali: AO (IV-2002), LS (II-2012 ) Redditi da lavoro dipendente: Log-trasformazione, non di negoziazione effetti da giorni alcun effetto modello Pasqua ARIMA (1,1,0) (0,1,1) valori anomali: TC (III-2005), LS (I-2011), LS ( I-2012), TC (I-2013), AO (III-2014), SO II 2012 2013 (variabile definita dall'utente), SO IV 2012 variabile definita 2016 (utente). Slovenia: Tramo-Seats su JDemetra. Modello per le entrate totali: Log trasformazione, non giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, i valori anomali pre-specificati: LS 2009-I, AO 2012-I, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1). Modello per la spesa totale: Log trasformazione, non giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, i valori anomali pre-specificati: AO 2013-IV, AO 2013-I, TC 2011-I, AO 2014-IV, modello ARIMA (0,1,1 ) (0,1,1). Slovacchia: Tramo-Seats su JDemetra. Spesa totale: Log-trasformazione, non giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), valori anomali: LS2000-IV, AO2015-IV, AO2002-IV. Ricavi totali: Log-trasformazione, non giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2001-III, IV-AO2015. Finlandia: Tramo-Seats su Demetra 2.2. Pre-trattamento viene effettuato, se necessario, per esempio per il rilevamento e la correzione anomali. entrate e le spese totali sono stimati indirettamente sulla base dei loro componenti e sui dati sottosettore. Svezia: Tramo-Seats su Demetra. Spesa totale: nessun giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,2) (0,1,1), outlier AO2010-IV. Ricavi totali: Log-trasformazione, non giorni di negoziazione effetti, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,0) (0,1,1), AO2014-IV. Regno Unito: Regolazione utilizzando X-11 algoritmo in X-13ARIMA-SEDI. L'indebitamento netto: trasformazione log, non commerciali effetti da giorni, nessun effetto di Pasqua, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), valori anomali: AO2008Q3, AO2012-II, stagionale media mobile: 3x3, tendenza media mobile: 5. spesa totale: Nessun negoziazione effetti da giorni, senza effetti di Pasqua, moltiplicativo, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), anomali: AO2008Q3, media mobile di stagione: 3x5, tendenza media mobile: 5. totale entrate: nessuna negoziazione effetti da giorni, senza effetti di Pasqua, additivo, modello ARIMA (0,1,1) (0,1,1), valori anomali: LS2009Q1, AO2012Q2, media mobile stagionali: 3x5, tendenza media mobile: 5. Per la fini del calcolo aggregati dell'UE, B.9 è derivata indirettamente. Annualizzato dati destagionalizzati è valutato sui dati non aggiustati annualizzati. Svizzera: I dati riportati sono dati di tendenza del ciclo. Metodo Denton-Cholette viene utilizzata per disaggregare temporalmente i dati annuali. I dati trimestrali sono estrapolati utilizzando indicatori levigate. Fare riferimento alle note sulla campagna EMIS Per informazioni più importanti a livello nazionale. Il prodotto interno lordo Nel corso di questa pubblicazione, il prodotto interno lordo (PIL) a prezzi correnti (nominale) viene utilizzato, sia utilizzando le forme non destagionalizzati o stagionalmente e per i giorni lavorativi aggiustati a seconda dei casi. Ulteriori informazioni Eurostat principali pubblicazioni statistiche tavoli governativi (tgov). vedi: statistiche sulla finanza pubblica annuali (tgov10a) disavanzo e il debito (tgov10dd) statistiche di finanza pubblica trimestrali statistiche (tgov10q) Governo (gov). vedere: statistiche sulla finanza pubblica annuali disavanzo (gov10a) e del debito (gov10dd) statistiche di finanza pubblica trimestrale (gov10q) sezione dedicata Metodologia Metadati Altre informazioni linksSteps esterne nella scelta di un modello di previsione Il modello di previsione dovrebbero includere caratteristiche che cattura tutte le importanti proprietà qualitative delle i dati: modelli di variazione di livello e di tendenza, effetti dell'inflazione e la stagionalità, le correlazioni tra le variabili, ecc Inoltre, i presupposti che stanno alla base il vostro modello scelto dovrebbe essere d'accordo con la vostra intuizione di come la serie rischia di comportarsi in futuro. Quando si monta un modello di previsione, si hanno alcune delle seguenti opzioni: Queste opzioni sono brevemente descritte di seguito. Vedere la Tabella Previsione flusso di accompagnamento per una vista pittorica del processo del modello-specifica, e fare riferimento al pannello Statgraphics Specifica di modello per vedere come le caratteristiche del modello sono selezionate nel software. La deflazione Se la serie mostra una crescita inflazionistica, quindi la deflazione aiuterà a spiegare il modello di crescita e ridurre eteroschedasticità nei residui. È possibile (i) sgonfiare i dati passati e rigonfiare le previsioni a lungo termine ad un tasso assunto costante, o (ii) sgonfiare i dati passati da un indice dei prezzi, come il CPI, e poi quotmanuallyquot rigonfiare le previsioni a lungo termine con una previsione dell'indice dei prezzi. Opzione (i) è il più facile. In Excel, si può semplicemente creare una colonna di formule per dividere i valori originali dai fattori appropriati. Ad esempio, se i dati sono mensili e si vuole sgonfiarsi a un tasso del 5 per 12 mesi, si dovrebbe dividere per un fattore di (1,05) (K12) dove k è l'indice di riga (numero di osservazione). RegressIt e Statgraphics hanno strumenti integrati che fanno questo automaticamente per voi. Se si va questa strada, di solito è meglio impostare il tasso di inflazione assunto pari al vostro migliore stima del tasso attuale, soprattutto se avete intenzione di prevedere più di un periodo avanti. Se invece si sceglie l'opzione (ii), è necessario innanzitutto salvare le previsioni sgonfiato e limiti di confidenza per il foglio di calcolo di dati, quindi generare e salvare una previsione per l'indice dei prezzi, e, infine, si moltiplicano le colonne appropriate insieme. (Torna a inizio pagina.) Logaritmo trasformazione Se la serie mostra composto crescita Andor un andamento stagionale moltiplicativo, una trasformazione logaritmica può essere utile in aggiunta o sostituzione di deflazione. Registrazione dei dati non appiattire un modello di crescita inflazionistica, ma sarà raddrizzarlo fuori in modo che esso può essere montato da un modello lineare (ad esempio una passeggiata casuale o modello ARIMA con una crescita costante, o un modello di livellamento esponenziale lineare). Inoltre, la registrazione ti permette di convertire i modelli stagionali moltiplicativi di additivo modelli, in modo che se si esegue la regolazione stagionale dopo la registrazione, è necessario utilizzare il tipo di additivo. Registrazione occupa di inflazione in modo implicito, se si desidera l'inflazione per essere modellato in modo esplicito - i. e. se si desidera che il tasso di inflazione per essere un parametro visibile del modello o se si desidera visualizzare appezzamenti di dati sgonfio - allora si dovrebbe sgonfiarsi, piuttosto che il login. Un altro uso importante per la trasformazione logaritmica è linearizzare relazioni tra le variabili in una modalità di regressione l. Ad esempio, se la variabile dipendente è una moltiplicativo anziché additivo funzione delle variabili indipendenti, o se il rapporto tra le variabili dipendenti ed indipendenti è lineare in termini di variazioni percentuali piuttosto che variazioni assolute, quindi applicando una trasformazione logaritmica per una o più variabili può essere opportuno, come nell'esempio vendite di birra. (Torna a inizio pagina.) La destagionalizzazione Se la serie ha un forte andamento stagionale che si crede di essere costante di anno in anno, destagionalizzazione può essere un modo appropriato per valutare ed estrapolare il modello. Il vantaggio di destagionalizzazione è che i modelli informatici andamento stagionale esplicitamente, dandovi la possibilità di studiare gli indici stagionali e dei dati destagionalizzati. Lo svantaggio è che richiede la stima di un gran numero di parametri aggiuntivi (in particolare per i dati mensili), e fornisce alcuna giustificazione logica per il calcolo degli intervalli di confidenza quotcorrectquot. Out-of-campione di convalida è particolarmente importante per ridurre il rischio di un eccesso di montaggio dei dati passati attraverso la destagionalizzazione. Se i dati sono fortemente stagionale, ma non si sceglie destagionalizzazione, le alternative sono a uno (i) utilizzare un modello ARIMA stagionale. che prevede implicitamente l'andamento stagionale con ritardi stagionali e le differenze, o (ii) utilizzare il modello di livellamento Winters stagionale esponenziale, che stima che variano nel tempo gli indici stagionali. (Torna a inizio pagina.) Variabili quotIndependentquot Se ci sono altre serie di tempo, che si crede di avere potere esplicativo rispetto alla serie di interessi (ad esempio portando gli indicatori economici o variabili di politica come il prezzo, pubblicità, promozioni, ecc) è potrebbe prendere in considerazione di regressione come tipo di modello. O se non si sceglie di regressione, è ancora necessario considerare i possibilies di cui sopra per trasformare i tuoi variabili (deflazione, log, destagionalizzazione - e forse anche di differenziazione), in modo da sfruttare la dimensione temporale Andor linearizzare le relazioni. Anche se non si sceglie di regressione a questo punto, si può prendere in considerazione l'aggiunta di regressori in seguito ad un modello di serie temporali (per esempio un modello ARIMA) se i residui risultano avere signficant cross-correlazioni con altre variabili. (Torna a inizio pagina.) Smoothing, media, o random walk se si è scelto di destagionalizzare i dati - o se i dati non sono stagionali per cominciare - allora si potrebbe desiderare di utilizzare un modello di media o l'attenuazione su montare il modello nonseasonal che rimane nei dati a questo punto. Una media mobile semplice o semplice modello esponenziale smoothing semplicemente calcola una media locale dei dati al fine della serie, supponendo che questa è la migliore stima del valore medio di corrente attorno al quale i dati sono fluttuanti. (Questi modelli assumono che la media della serie è variabile lentamente e in modo casuale, senza tendenze persistenti.) Il livellamento esponenziale semplice è normalmente preferibile ad una media mobile semplice, in quanto la sua media ponderata esponenzialmente fa un lavoro più ragionevole di attualizzazione dei dati più vecchi, perché la sua lisciatura parametro (alfa) è continua e può essere facilmente ottimizzata, e perché ha una base teorica sottostante per calcolare intervalli di confidenza. Se lisciatura o media non sembra essere utile - i. e. se il miglior predittore del valore successivo della serie storica è semplicemente il suo precedente valore - allora un modello random walk è indicato. Questo è il caso, per esempio, se il numero ottimale di termini nella semplice media mobile risulta essere 1, o se il valore ottimale di alfa semplice livellamento esponenziale risulta essere 0.9999. Browns livellamento esponenziale lineare può essere utilizzato per adattare una serie con le tendenze lineari lentamente a tempo variabile, ma essere cauti circa estrapolare tali tendenze molto lontano nel futuro. (Le rapidamente più ampi intervalli di confidenza per questo modello testimoniano la sua incertezza circa il futuro lontano.) Holts smoothing lineare anche le stime tendenze variabili nel tempo, ma utilizza i parametri distinti per lisciare il livello e la tendenza, che di solito fornisce una migliore vestibilità ai dati rispetto al modello Brown8217s. Q uadratic livellamento esponenziale tenta di stimare l'andamento quadratico variabili nel tempo, e dovrebbe quasi mai essere utilizzato. (Ciò corrisponde ad un modello ARIMA con tre ordini di differenziazione non stagionale.) Lineare livellamento esponenziale con un trend smorzata (cioè una tendenza che si appiattisce a orizzonti lontani) è spesso raccomandata in situazioni in cui il futuro è molto incerto. I vari modelli di livellamento esponenziale sono casi speciali di modelli ARIMA (descritto di seguito) e possono essere dotati di software ARIMA. In particolare, il semplice modello di livellamento esponenziale è una ARIMA (0,1,1) del modello, Holt8217s modello di livellamento lineare è un modello ARIMA (0,2,2), e il modello di tendenza smorzata è un ARIMA (1,1,2 ) modello. Una buona sintesi delle equazioni dei vari modelli di livellamento esponenziale può essere trovato in questa pagina sul sito SAS. (Il menu SAS per specificare i modelli di serie storiche sono anche dimostrato there8212they sono simili a quelli di Statgraphics.) Lineare, quadratica, o modelli della linea di tendenza esponenziale sono altre opzioni per estrapolare una serie destagionalizzato, ma raramente sovraperformare random walk, levigante, o modelli ARIMA sui dati aziendali. (Torna a inizio pagina.) Winters stagionale esponenziale Winters stagionale Smoothing è un'estensione di livellamento esponenziale che stima allo stesso tempo il livello variabile nel tempo, di tendenza, e fattori stagionali usando equazioni ricorsive. (Quindi, se si utilizza questo modello, si dovrebbe non prima stagione regolare i dati.) I fattori stagionali inverni possono essere sia moltiplicativo o additivo: normalmente si dovrebbe scegliere l'opzione moltiplicativo a meno che non aver eseguito l'accesso ai dati. Anche se il modello Winters è intelligente e ragionevolmente intuitivo, può essere difficile da applicare in pratica: ha tre parametri di livellamento - alfa, beta e gamma - per lisciare separatamente le livello, della tendenza e fattori stagionali, che devono essere stimati contemporaneamente. Determinazione dei valori iniziali per gli indici stagionali può essere realizzata applicando il metodo rapporto medio-a-movimento di regolazione stagionale per parte o tutta la serie eo da backforecasting. L'algoritmo di stima che Statgraphics utilizza per questi parametri a volte non riesce a convergere valori eo rendimenti che danno previsioni bizzarro e intervalli di confidenza, quindi vi consiglio di attenzione quando si utilizza questo modello. (Torna a inizio pagina.) ARIMA Se non si sceglie di regolazione stagionale (o se i dati non sono stagionale), si potrebbe desiderare di utilizzare il quadro modello ARIMA. modelli ARIMA sono una classe molto generale di modelli che comprende random walk, tendenza casuale, livellamento esponenziale, e modelli autoregressivi come casi particolari. La saggezza convenzionale è che una serie è un buon candidato per un modello ARIMA se (i) può essere stationarized da una combinazione di differenziazione e di altre trasformazioni matematiche come la registrazione, e (ii) si dispone di una notevole quantità di dati con cui lavorare : almeno 4 stagioni complete nel caso di dati stagionali. (Se la serie non può essere adeguatamente stationarized dalla differenziazione - ad esempio se è molto irregolare o sembra essere qualitativamente cambiando il suo comportamento nel tempo - o se si dispone di meno di 4 stagioni di dati, allora si potrebbe essere meglio con un modello che utilizza destagionalizzazione e una sorta di semplice media o di levigatura.) modelli ARIMA hanno una speciale convenzione di denominazione introdotta da Box e Jenkins. Un modello ARIMA nonseasonal è classificato come modello ARIMA (p, d, q), dove d è il numero di differenze non stagionali, p è il numero di termini autoregressivi (ritardi della serie differenziata) e q è il numero di MOVING - termini medi (GAL degli errori di previsione) nella equazione di previsione. Un modello ARIMA stagionale è classificato come ARIMA (p, d, q) x (P, D, Q). dove D, P, e Q sono, rispettivamente, il numero di differenze stagionali, condizioni stagionali autoregressivi (GAL della serie differenziata a multipli del periodo stagionale), ed i termini media mobile stagionali (GAL degli errori di previsione a multipli della stagione periodo). Il primo passo per il montaggio di un modello ARIMA è quello di determinare l'ordine appropriato di differenziazione necessaria per stationarize serie e rimuovere le caratteristiche lordi di stagionalità. Ciò equivale a determinare quali quotnaivequot random walk o modello casuale di tendenza fornisce il miglior punto di partenza. Non tentare di utilizzare più di 2 ordini totali di differenziazione (non stagionale e stagionale combinato), e di non utilizzare più di 1 differenza stagionale. Il secondo passo è quello di determinare se includere un termine costante nel modello: di solito si fa includere un termine costante se l'ordine totale di differenziazione è 1 o meno, altrimenti voi non. In un modello con un ordine di differenziazione, il termine costante rappresenta l'andamento medio nelle previsioni. In un modello a due ordini di differenziazione, l'andamento delle previsioni è determinata dalla tendenza locale osservato alla fine della serie di tempo, e il termine costante rappresenta l'andamento-in-the-tendenza, cioè la curvatura lungo previsioni termine. Normalmente è pericoloso estrapolare le tendenze-in-tendenze, in modo da sopprimere il termine contant in questo caso. Il terzo passo è quello di scegliere il numero di autoregressivo e spostamento parametri medi (p, d, q, P, D, D) che sono necessari per eliminare qualsiasi autocorrelazione che rimane nei residui del modello naive (cioè qualsiasi correlazione che residua dopo mera differenziazione). Questi numeri determinano il numero di ritardi della serie differenziata ritardi eo degli errori di previsione che sono inclusi nell'equazione di previsione. Se non c'è autocorrelazione significativo nei residui, a questo punto, quindi STOP, il gioco è fatto: il miglior modello è un modello ingenuo Se c'è una significativa autocorrelazione a ritardi 1 o 2, si dovrebbe provare a impostare q1 se uno dei seguenti casi: ( i) vi è una differenza non stagionale nel modello, (ii) il ritardo 1 autocorrelazione è negativo. Andor (iii) la trama di autocorrelazione dei residui è più pulita di aspetto (un numero inferiore, i picchi più isolate) che la trama di autocorrelazione parziale residua. Se non vi è alcuna differenza non stagionali nel modello Andor il ritardo 1 autocorrelazione è positivo Andor la trama di autocorrelazione parziale residua sembra più pulito, quindi provare p1. (A volte queste regole per scegliere tra P1 e il conflitto Q1 con l'altro, nel qual caso probabilmente non rende molta differenza che quella che si usa. Prova entrambi e confrontare.) Se c'è autocorrelazione in ritardo 2 che non viene rimosso impostando P1 o q1, si può quindi provare p2 o Q2, o occasionalmente P1 e Q1. Più raramente si possono incontrare situazioni in cui p2 o 3 e q1, o viceversa, produce i risultati migliori. E 'fortemente raccomandato di non utilizzare pgt1 e qgt1 nello stesso modello. In generale, nel montaggio modelli ARIMA, si dovrebbe evitare di aumentare complessità del modello in modo da ottenere solo piccole migliorare ulteriormente le statistiche di errore o l'aspetto delle trame ACF e PACF. Inoltre, in un modello con entrambi pgt1 e qgt1, c'è una buona possibilità di ridondanza e non unicità tra AR e MA lati del modello, come spiegato nelle note sulla struttura matematica del modello ARIMA s. Di solito è meglio procedere a un graduale in avanti piuttosto che indietro modo graduale quando tweaking le specifiche del modello: iniziare con modelli più semplici e solo aggiungere altri termini, se vi è una chiara necessità. Le stesse regole valgono per il numero di termini autoregressivi stagionali (P) e il numero di termini stagionali media mobile (Q) rispetto al autocorrelazione al periodo stagionale (ad esempio lag 12 per i dati mensili). Prova Q1 se c'è già una differenza stagionale nel modello Andor l'autocorrelazione stagionale è negativo Andor la trama di autocorrelazione dei residui appare più pulita in prossimità del ritardo stagionale altrimenti prova P1. (Se è logico per la serie di esporre una forte stagionalità, quindi è necessario utilizzare una differenza di stagione, altrimenti il modello stagionale svanirà quando si effettuano previsioni a lungo termine.) Di tanto in tanto si potrebbe desiderare di provare P2 e Q0 o vice v ERSA, o PQ1. Tuttavia, è fortemente raccomandato che PQ non dovrebbe mai essere superiore a 2. I modelli stagionali raramente hanno il tipo di perfetta regolarità su un numero sufficiente di stagioni che consentano di individuare in modo affidabile e stimano che molti parametri. Inoltre, l'algoritmo backforecasting utilizzato nella stima parametro può produrre risultati inaffidabili (o anche folli) quando il numero di stagioni di dati non è significativamente più grande PDQ. Vorrei raccomandare non meno di PDQ2 stagioni complete, e più è meglio. Anche in questo caso, nel montaggio modelli ARIMA, si deve fare attenzione per evitare di raccordo dei dati, nonostante il fatto che essa può essere molto divertente una volta a ottenere il blocco di esso. casi particolari importanti: Come notato sopra, un modello ARIMA (0,1,1) senza costante è identico ad un semplice modello di livellamento esponenziale, ed assume un livello galleggiante (cioè senza mean reversion), ma con lo zero tendenza a lungo termine. Un modello ARIMA (0,1,1) con costante è un semplice modello di livellamento esponenziale con un termine di trend lineare diverso da zero incluso. Un ARIMA (0,2,1) o modello (0,2,2) senza costante è un modello di livellamento esponenziale lineare che permette una tendenza variabile nel tempo. Un modello ARIMA (1,1,2) senza costante è un modello di livellamento esponenziale lineare con tendenza smorzata, cioè una tendenza che alla fine si appiattisce in previsioni a più lungo termine. I modelli più comuni stagionali ARIMA sono (0,1,1) x (0,1,1) modello ARIMA senza (1,0,1) x modello costante e la ARIMA (0,1,1) con costante. Il primo di questi modelli vale sostanzialmente livellamento esponenziale ad entrambi i componenti non stagionali e stagionali del modello nei dati pur consentendo un andamento variabile nel tempo, e quest'ultimo modello è in qualche modo simile, ma assume un andamento lineare costante e quindi un po 'più lunga prevedibilità - term. Si deve sempre includere questi due modelli fra la vostra linea di sospetti quando i dati di montaggio con i modelli stagionali coerenti. Uno di loro (magari con una variazione minore tale aumento p o q da 1 andor P1 impostazione nonché Q1) è abbastanza spesso la migliore. (Torna all'inizio della pagina.)
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