응용통계연구 (The Korean Journal of Applied Statistics)

  • 제24권1호
  • /
  • Pages.45-59
  • /
  • 2011
  • /
  • 1225-066X(pISSN)
  • /
  • 2383-5818(eISSN)
한국통계학회 (The Korean Statistical Society)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

평활 계절성 검정

Smooth Tests for Seasonality

  • 이긍희 (한국방송통신대학교 정보통계학과)
  • Lee, Geung-Hee (Department of Information Statistics, Korea National Open University)
  • 투고 : 20101000
  • 심사 : 20101200
  • 발행 : 2011.02.28
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

시계열에는 1년 주기의 계절변동이 포함되어 있다. 시계열의 기조적 움직임을 살펴보기 위해서는 시계열에서 계절 변동을 제거하는 계절조정이 필요하다. 계절조정 프로그램 X-12-ARIMA에서는 F검정과 Kruskal-Wallis검정으로 시계열에 존재하는 계절변동(계절성)을 식별하고, 스펙트럼 그래프로 계절조정후 불규칙변동에 계절변동이 남아 있는 지 점검한다. 본 연구에서는 평활 검정을 계절성 검정에 적용한 평활 계절성 검정을 제안하고, 그 특성을 모의실험과 실제 시계열에 대한 계절성 검정을 통해 살펴보았다. 모의실험 결과를 보면 평활 계절성 검정이 X-12-ARIMA의 스펙트럼 분석을 계량화하고, 계절성 검정인 F검정과 Kruskal-Wallis검정을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

When using X-12-ARIMA for seasonal adjustment, we usually check whether the series has stable seasonality or not via D8 F-tests, Kruskal-Wallis test, and the spectral diagnostics. In this paper, we develop several smooth tests for seasonality based on a Fourier series to improve the spectral diagnostics of X-12-ARIMA. A simulation study is conducted to compare five smooth tests for seasonality and X-12-ARIMA's D8 F-test an Kruskal-Wallis test. The simulation study shows that smooth tests for seasonality performed well compared with D8 F-tests and a Kruskal-Wallis test.

키워드

참고문헌

  1. 이긍희 (1998). 한국경제시계열의 계절조정방법(X-12-ARIMA법을 중심으로), <경제분석>, 4, 205-242.
  2. 이긍희 (2000). 한국형 계절변동조정 프로그램 BOK-X-12-ARIMA, <응용통계연구>, 13, 225-236.
  3. Hart, J. D. (1997). Nonparametric Smoothing and its Applications in Lack-of-fit Testing, Springer-Verlag, New York.
  4. Kuchibhatla, M. and Hart, J. D. (1996). Smoothing-based lack-of-fit tests: Variation on a theme, Journal of Nonparametric Statistics, 7, 1-22. https://doi.org/10.1080/10485259608832685
  5. Ledwina, T. (1994). Data driven version of Neyman's smooth test of fit, Journal of the American Statistical Association, 89, 1000-1005. https://doi.org/10.2307/2290926
  6. Ladiray, D. and Quenneville, B. (2001). Seasonal Adjustment with the X-11 Method, Springer-Verlag, New York.
  7. Laytras, D. P., Feldpausch, R. M. and Bell, W. R. (2007). Determining seasonality: A comparison of diag-nostics from X-12-ARIMA, U.S. Census Bureau Seasonal Adjustment Papers.
  8. McDonald-Johnson, K., Monsell, B. Fescina, R., Feldpausch, R., Hood, C. and Wroblewski, M. (2006). Sea-sonal Adjustment Diagnostics: Census Bureau Guideline, U.S. Census Bureau, Washington, D. C.
  9. Lee. G. H. and Hart, J. (1998). An L2 error test with order selection and thresholding, Statistics & Probability Letter, 39, 61-72. https://doi.org/10.1016/S0167-7152(98)00039-X
  10. Lothian, J. and Morry, M. (1978). A Set of quality control statistics for X-11 ARIMA seasonal adjustment program, Statistics Canada.
  11. Neyman, J. (1937). Smooth test for goodness of fit, Skandinavisk Aktuarietidskrift, 20, 149-199.
  12. United States Bureau of the Census (2009). X-12 ARIMA Reference Manual, Version 0.3.
  13. Zhang, P. (1993). On the convergence rate of model selection criteria, Communications in Statistics-Series A, Theory and Methods, 22, 2765-2775. https://doi.org/10.1080/03610929308831184