Ajuste multiplicativo: Considere o gráfico de vendas de varejo total dos EUA de automóveis de janeiro de 1970 a maio de 1998, em unidades de bilhões de dólares, como relatado na época pelo Departamento de Análise Econômica dos Estados Unidos: 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 Estados Unidos subiu 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 sugere 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 no 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, conforme calculado pelo procedimento de Decomposição Sazonal em Statgraphics: Finalmente, aqui está a versão corrigida de sazonalidade de vendas de carros deflacionados que é obtido dividindo o valor de cada mês 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 aditivo: Como alternativa ao ajuste sazonal multiplicativo, também é possível realizar ajuste sazonal aditivo. Uma série de tempo cujas variações sazonais são aproximadamente constantes na magnitude, independente do nível médio atual da série, seria um candidato para o ajuste sazonal aditivo. No ajuste sazonal aditivo, 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 estar 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. (Retorne ao início da página.) E pegue os resíduos da sua planilha de tendência de tempo estimada para ver se é o que você esperava. E Tire os resíduos do seu modelo de tendência de tempo estimado, armazenados automaticamente por EViews na série resid. E plot resid contra tempo em um gráfico de linha. Que componentes de uma série de tempo você vê neste gráfico Que método particular da série de tempo coberto nas palestras constrói uma medida similar a esta f Obtenha Eviews para construir dados ajustados sazonalmente para sua série original (não sua variável registrada mas os dados originais) . Você pode fazer isso abrindo sua série original, clique em ldquoProcrdquo então ldquoSeasonal Adjustmentrdquo então ldquoMoving Average Methods. Rdquo. Esses métodos de média móvel são os que vimos em palestras. As outras técnicas são versões mais complicadas e estão além do escopo deste assunto. Certifique-se de que a opção ldquoRatio para a média móvel - Multiplicativerdquo é escolhida (nossas variáveis parecem um modelo multiplicativo aqui como a maioria das séries temporais agregadas são). Tome nota do nome da variável onde EViews vai armazenar os dados ajustados sazonalmente, em seguida, clique em onldquoOKrdquo. Os índices sazonais devem aparecer em uma tabela. Qual mês tem o maior efeito sazonal e qual tem o menor? Fazem sentido para você? 3 Esta visualização tem seções intencionalmente desfocadas. Inscreva-se para ver a versão completa. G Finalmente, trace sua série ajustada sazonalmente e sua série de tempo original em um gráfico de linhas em conjunto. É o que você esperava 4 Este é o fim da pré-visualização. Cadastre-se para acessar o resto do documento. Real-tempo previsão do turismo regional com o sentimento de negócios inquéritos Andrea Guizzardi a, b ,. Annalisa Stacchini a, ba Universidade de Bolonha, Departamento de Ciências Estatísticas, Paolo Fortunati, Bolonha, BO, Itália b Universidade de Bolonha, Centro de Estudos Avançados em Turismo, Rimini, RN, Itália Recebido em 7 de março de 2014. Aceito em 30 de setembro de 2014. Disponível On-line 23 de outubro de 2014. Destaques Incluímos indicadores de sentimento de negócios nos modelos nave e STS. Avaliamos a precisão da 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 das chegadas de hotéis a nível regional. Avaliamos o efeito da inclusão de indicadores de sensibilidade empresarial em especificações de nave comumente usadas e modelos de séries temporais estruturais, utilizando-se 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. De onde a oportunidade de estender ao sector do turismo os inquéritos sobre o sentimento empresarial actualmente realizados pelas câmaras de comércio provinciais para o sector industrial, permitindo uma gestão eficaz e atempada do mercado turístico local, onde a informação oficial é susceptível de ser falha ou pobre Qualidade. Produção de alojamento regional Indicadores de sentimento de negócio Necessidades de informação dos gestores Modelos de espaço de estados Avaliação de previsões Tabela 2. Fig. 1. Andrea Guizzardi é professor associado com nomeações conjuntas no Departamento de Estatística Paolo Fortunati e no Centro de Estudos Avançados em Turismo (CAST) da Universidade de Bolonha (IT). Ele lidera um programa de aprendizado contínuo em gestão de viagens de negócios, na mesma Universidade. Seus principais interesses de pesquisa são os desempenhos de hotéis, o gerenciamento de destinos em áreas pequenas e a análise e previsão de demanda de turismo (de negócios). Desde 1999 é líder de projecto e investigador principal de muitos projectos de medição da procura turística, fundados tanto por decisores 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 Paolo Fortunati e colabora com o Centro de Estudos Avançados em Turismo (CAST) da Universidade de Bolonha (IT). Seus principais interesses de pesquisa são modelagem e previsão de fluxos turísticos, análise do cenário competitivo de destino turístico, questões relativas ao mercado de passagens aéreas. Autor correspondente. Universidade de Bolonha, Departamento de Ciências Estatísticas, Paolo Fortunati, Bolonha, BO, Itália. Copyright 2014 Elsevier Ltd. Todos os direitos reservados. Artigos citados () Artigos recomendados Conteúdo relacionado do livro Copyright 2016 Elsevier B. V., exceto conteúdo fornecido por terceiros. ScienceDirect é uma marca comercial registrada da Elsevier B. V. Os cookies são usados por este site. Para recusar ou aprender mais, visite nossa página Cookies. Iniciar sessão através da sua instituição
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