Regression Analysis of Seasonal Data
季节性数据的回归分析AI 解读 ↓
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季节性数据的回归分析
- 研究问题
- 用季节调整数据或仅加入季节截距项估计经济回归参数时，各自隐含什么假设，假设错误如何造成设定偏误？
- 方法与思路
- 作者从更一般的季节性回归模型出发，推导两种常用处理下估计量的期望与设定偏误，并讨论季节系数变化的检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计期望可表示为一般模型系数的加权平均；参数不随季节变化时，未调整数据配季节截距可得到无偏估计。
- 阅读关注点
- 应核对一般模型允许哪些系数季节变化、季节调整如何影响估计期望，以及协方差分析检验和实证比较的具体设定。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出无偏结论的全部条件、调整算法或实证细节，不能据此否定所有季节调整。
原文摘要
When economists apply regression to monthly or quarterly data to estimate structural parameters, they generally either (a) use seasonally adjusted data or (b) use unadjusted data and allow for seasonal shifts in the intercept term. Starting from a more general model than either of these procedures, this paper spells out their implicit assumptions and derives expressions for the specification bias arising from incorrect assumptions. The expected values of the estimates in (a) and (b) are weighted averages of the coefficients in the more general model. The weights are regression coefficients. If parameters do not vary seasonally, procedure (b) yields unbiased estimates. Expected values of estimates from procedure (a) are random variables. If we apply covariance analysis to test for seasonal variation in coefficients, seasonally unadjusted data will yield unbiased estimates; seasonally adjusted data will not. Empirical results obtained from seasonally adjusted data differ substantially from those obtained from unadjusted data.