Proporção média móvel multiplicativa

Ajuste multiplicativo: Considere o gráfico das vendas totais de automóveis no varejo dos EUA de janeiro de 1970 a maio de 1998, em unidades de bilhões de dólares, conforme relatado na época pelo Departamento de Análise Econômica dos EUA: Grande parte da tendência é apenas devido à inflação. Os valores podem ser deflacionados, isto é, convertidos em unidades de dólares constantes em vez de dólares nominais, dividindo-os por um índice de preços adequado escalado para um valor de 1,0 em qualquer ano que seja desejado como o ano de base. O resultado da divisão pelo Índice de Preços ao Consumidor (IPC) dos EUA escalou para 1.0 em 1990, o que converte as unidades em bilhões de dólares de 1990: (Os dados podem ser encontrados neste arquivo do Excel e também é analisado em mais detalhes em As páginas em modelos ARIMA sazonais neste site). Existe ainda uma tendência geral ascendente ea amplitude crescente das variações sazonais é sugestiva de um padrão sazonal multiplicativo: o efeito sazonal se expressa em termos percentuais, portanto a magnitude absoluta da sazonalidade Variações aumenta à medida que a série cresce ao longo do tempo. Esse padrão pode ser removido por ajuste sazonal multiplicativo. O que é conseguido dividindo cada valor da série temporal por um índice sazonal (um número na vizinhança de 1,0) que representa a porcentagem de normal normalmente observada naquela estação. Por exemplo, se as vendas de dezembro forem tipicamente 130 do valor mensal normal (com base nos dados históricos), então cada uma das vendas de dezembro seria ajustada sazonalmente dividindo por 1,3. Da mesma forma, se janeiro vendas são tipicamente apenas 90 do normal, então cada janeiro vendas seriam sazonalmente ajustado dividindo por 0.9. Assim, o valor de dezembro seria ajustado para baixo, enquanto janeiro seria ajustado para cima, corrigindo o efeito sazonal antecipado. Dependendo de como foram estimados a partir dos dados, os índices sazonais podem permanecer os mesmos de um ano para o outro, ou podem variar lentamente com o tempo. Os índices sazonais calculados pelo procedimento de Decomposição Sazonal em Statgraphics são constantes ao longo do tempo e são calculados através do chamado método da média quotração para movimento. (Para uma explicação deste método, veja os slides sobre a previsão com ajuste sazonal e As notas sobre a implementação de planilhas de ajuste sazonal.) Aqui estão os índices sazonais multiplicativos para vendas de automóveis como computado pelo procedimento de Decomposição Sazonal em Statgraphics: Finalmente, aqui está a versão corrigida de sazonalidade de vendas de carros deflacionados que é obtido dividindo cada valor meses por Seu índice sazonal estimado: Observe que o padrão sazonal pronunciado desapareceu, eo que resta é a tendência e componentes cíclicos dos dados, além de ruído aleatório. Ajuste de aditivos: Como alternativa ao ajuste sazonal multiplicativo, também é possível realizar ajuste sazonal aditivo. Uma série de tempo, cujas variações sazonais são praticamente constantes em magnitude, independentemente do nível médio atual da série, seria um candidato para ajuste sazonal aditivo. No ajuste aditivo sazonal, cada valor de uma série temporal é ajustado adicionando ou subtraindo uma quantidade que representa o valor absoluto pelo qual o valor naquela estação do ano tende a ser abaixo ou acima do normal, como estimado a partir de dados passados. Os padrões sazonais aditivos são algo raros na natureza, mas uma série que tem um padrão sazonal multiplicativo natural é convertida em um com um padrão sazonal aditivo aplicando uma transformação logarítmica aos dados originais. Portanto, se você estiver usando ajuste sazonal em conjunto com uma transformação de logaritmo, você provavelmente deve usar aditivo em vez de ajuste sazonal multiplicativo. (Nos procedimentos de Decomposição Sazonal e Previsão em Statgraphics, você tem uma escolha entre aditivo e ajuste sazonal multiplicativo.) Acrônimos: Ao examinar as descrições de séries temporais no Datadisk e outras fontes, a sigla SA Significa quotseasonally ajustado, enquanto NSA significa quotnot ajustado sazonalmente. Uma taxa anual ajustada sazonalmente (SAAR) é uma série temporal em que o valor de cada período foi ajustado pela sazonalidade e depois multiplicado pelo número de períodos em um ano, como se o mesmo valor tivesse sido obtido em cada período durante um ano inteiro. (Retornar ao início da página.) Previsão em tempo real do turismo regional com pesquisas de sentimento de negócios Avaliamos a precisão de previsão com métodos descritivos e inferenciais. Indicadores de sentimento de negócios melhoram a qualidade de ajuste e previsão de precisão. Estender inquéritos de sentimento de negócios ao turismo promete grande ganho informativo. Este estudo fornece evidências de que a informação suave fornecida pelo lado da oferta, obtida a partir de pesquisas de negócios, é eficaz na previsão em tempo real de chegadas de hotéis a nível regional. Avaliamos o efeito da inclusão de indicadores de sentimento de negócios nas especificações naiumlve comummente utilizadas e modelos de séries temporais estruturais, usando resíduos e diagnósticos preditivos. Descobrimos que tanto a bondade de ajuste ea precisão de previsão dos modelos aumentados são superiores aos dos modelos de linha de base. Daí a oportunidade de estender ao sector do turismo os inquéritos sobre o sentimento empresarial actualmente desenvolvidos pelas câmaras de comércio provinciais para o sector produtivo, permitindo uma gestão eficaz e atempada do mercado turístico local, onde a informação oficial é susceptível de ser carente ou pobre Qualidade. Produção de alojamento regional Indicadores de sentimento de negócio Necessidades de informação de gestores Modelos de espaço estatal Avaliação de previsões Autor correspondente. Universidade de Bolonha, Departamento de Ciências Estatísticas, Paolo Fortunati, Bolonha, BO, Itália. Copyright copy 2017 Elsevier Ltd. Todos os direitos reservados. Andrea Guizzardi é professora associada com nomeações conjuntas no Departamento de Estatística lsquoPaolo Fortunatirsquo e no Centro de Estudos Avançados em Turismo (CAST) da Universidade de Bolonha (IT). Ele lidera um programa de aprendizado contínuo na gestão de viagens empresariais, na mesma Universidade. Seus principais interesses de pesquisa referem-se a performances de hotéis, gerenciamento de destino em pequenas áreas e análise e previsão de demanda de turismo (de negócios). Desde 1999 é chefe de projecto e investigador principal de muitos projectos de medição da procura turística, fundados tanto por responsáveis ​​políticos como por operadores privados do sector do turismo (hotéis e empresas de gestão de viagens). Annalisa Stacchini é mestre em Economia e Filosofia. Atualmente é doutoranda em Metodologia Estatística no Departamento de Estatística lsquoPaolo Fortunatirsquo e colabora com o Centro de Estudos Avançados em Turismo (CAST) da Universidade de Bolonha (IT). Seus principais interesses de pesquisa estão na modelagem e previsão de fluxos turísticos, analisando o cenário competitivo de destino turístico, questões relativas ao mercado de bilhetes aéreos. Medição de efeitos econômicos de longo prazo de risco natural Cite este artigo como: McComb, R. Moh, YK. Schiller, A. R. Nat Hazards (2017) 58: 559. doi: 10.1007s11069-010-9687-2 Este artigo estuda os efeitos econômicos de longo prazo do clima severo sobre as economias regionais. Um evento catastrófico, como um furacão, terá um efeito tanto na região diretamente impactada como nas regiões adjacentes. Com o aumento dramático dos danos causados ​​por eventos climáticos catastróficos nas últimas décadas, a avaliação abrangente do impacto econômico de longo prazo dos desastres naturais em toda a região se torna mais importante do que nunca para o planejamento para a recuperação pós-desastre. Estimamos o efeito de longo prazo do furacão Katrina na taxa de desemprego de Houston, TX, empregando modelos de séries temporais e efeitos fixos. Usando Dallas como controle, descobrimos que o Katrina está associado a uma maior taxa de desemprego de longo prazo em Houston do que seria esperado. Isto implica que os efeitos adversos gerados pelo furacão em Houston. Nossas descobertas sugerem que áreas geograficamente próximas à região diretamente impactada podem sofrer duradouras conseqüências econômicas negativas. Perigos naturais Efeitos econômicos de longo prazo Estimativa da série temporal Estimativa de dados do painel Referências Baltagi BH, Wu PX (1999) Regressões de dados de painel desigualmente espaçadas com distúrbios AR (1). Econom Theory 15: 814823 CrossRef Google Blair Blair BF, Rezek JP (2008) Os efeitos do furacão Katrina sobre o preço pass-through para a gasolina Costa do Golfo. Econ Lett 98: 229234 CrossRef Google Estudioso Bonham CS, Gangnes B (1996) Análise de intervenção com cointegrated séries de tempo: o caso do Hawaii quarto hotel imposto. Appl Econ 28: 12811293 CrossRef Google Scholar Caixa GEP, Tiao GC (1975) Análise de intervenção com aplicações a problemas econômicos e ambientais. O efeito da migração sobre os salários: evidência de um experimento natural. O efeito da migração sobre os salários: evidência de um experimento natural. (2007) Os efeitos do furacão Katrina na economia de Nova Orleães. Bureau of Labor Statistics Revista Mensal do Trabalho Junho 318 Enders W (2004) Applied econometric time series, 2nd edn. Wiley, Nova York Google Scholar Enders W, Sandler T, Cauley J (1990) Avaliação do impacto das políticas de frustração de terroristas: uma abordagem de séries temporais de intervenção. Def Econ 2: 118 CrossRef Google Scholar Ewing BT, Kruse JB (2002) O impacto do impacto do projeto no mercado de trabalho de Wilmington, na Carolina do Norte. Público Financ Rev 30: 296309 CrossRef Google Scholar Ewing BT, Kruse JB, Thompson MA (2005) exame empírico da taxa de desemprego de Corpus Christi e furacão Bret. (2006) Katrina e Rita impactos sobre as populações da Costa do Golfo: primeiros resultados do censo. A Brookings Institution, Programa de Políticas Metropolitanas. Utilizando análises de séries temporais de intervenção para avaliar os efeitos de eventos naturais imperfeitamente identificáveis: um método geral e um exemplo. (AU) LILACS BMC Med Res Methodol 6:19 CrossRef Google Scholar McIntosh M (2008) Medindo os impactos do mercado de trabalho da migração do furacão Katrina: evidência de Houston, Texas. Am Econ Rev 98 (2): 5457 CrossRef Google Acadêmico Okun AM (1962) Potencial PNB: sua medida e significado. Em: Processos da seção de estatísticas de negócios e econômicas da American Statistical Association, Alexandria, VA: American Statistical Association, pp 89104 reimpresso em Arthur M. Okun (1983) Economia para a formulação de políticas, MIT Press, Cambridge, pp 145158 Webb GR, Tierney KJ, Dahlhammer JM (2000) Negócios e desastres: padrões empíricos e perguntas não respondidas. Nat Hazard Rev 1 (2): 8390 CrossRef Google Scholar Informações sobre direitos autorais Springer ScienceBusiness Media BV 2018 Autores e afiliações Robert McComb 1 Young-Kyu Moh 1 Enviar email por email Anita R. Schiller 2 1. Departamento de Economia Texas Tech University Lubbock EUA 2. Vento Ciência e Engenharia Centro de Pesquisa Texas Tech University Lubbock EUA Sobre este artigo