Linear Approximations to the Census and BLS Seasonal Adjustment Methods
人口普查局与 BLS 季节调整方法的线性近似AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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人口普查局与 BLS 季节调整方法的线性近似
- 研究问题
- 能否将按步骤定义的季节调整程序写成便于分析的数学运算，并比较简化方法对季节因子及其修订的影响？
- 方法与思路
- 作者把调整程序表示为原序列对数上的线性与非线性运算，并比较简化移动平均模型、七年数据回归模型及重算频率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称历史季节因子与简化模型结果接近；三个测试序列中，人口普查局模型修订较小，而增加重算频率可缩小简化模型的修订。
- 阅读关注点
- 应核对可忽略非线性运算的条件、当前与历史季节因子的定义、修订指标，以及三个测试序列和趋势周期设定。
- 阅读边界
- 仅有版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；比较限于所述测试序列和当时方法，不能认定线性近似普遍有效或代表当前程序，也不能推断刊本变化。
原文摘要
The Census and BLS ratio-to-moving-average seasonal adjustment methods are usually specified by procedural steps. They can be written mathematically as combinations of linear and non-linear operations on the logarithms of the original series. For some purposes the non-linear operations can be ignored. The Census and BLS historical seasonal factors are almost identical to those from a simpler model using ratios to a centered 12-term moving average. They also closely resemble those from regression models using seven years of data. In three test series, revisions between current seasonal factors and historical seasonal factors obtained when the adjustment is recomputed with additional data are smaller with the Census model than with the 12-term or regression models. By recomputing the adjustment twice a year instead of once, the same size revisions are obtained with the 12-term as with the Census model. The Census trend-cycle specifications differ from the 12-term and regression models.