EViews 14季節(jié)性調(diào)整 – 日歷變量和農(nóng)歷新年

時間：2024-09-20作者：北京天演融智軟件有限公司瀏覽：56

在之前的博文中，我們研究了如何使用JDemetra+在EViews中執(zhí)行季節(jié)性調(diào)整，產(chǎn)生的結果與美國人口普查中無處不在的X-13軟件包給出的結果相同（或至少較其相似）。




上一篇文章沒有討論季節(jié)性調(diào)整中較受歡迎的功能之一：日歷調(diào)整。在這篇文章中，我們將通過演示如何在JDemetra+中使用日歷調(diào)整以及如何創(chuàng)建自己的日歷效果（如果您希望基于內(nèi)置功能進行構建）。特別是，我們將演示為JDemetra+添加農(nóng)歷（中國）新年變量。




內(nèi)容目錄

1.基于X-11的調(diào)整和日歷效果

2.內(nèi)置日歷效果

3.農(nóng)歷新年（又稱中國新年）

4.文件




基于X-11的調(diào)整和日歷效果

JDemetra+和X-13提供的基于X-11的季節(jié)性調(diào)整程序通過使用各種移動平均方法將一系列數(shù)據(jù)迭代分解為趨勢、季節(jié)性和不規(guī)則成分。




分解步驟的假設之一是基礎數(shù)據(jù)是隨機的，而不是確定性的。這一假設經(jīng)常被違反，因此季節(jié)性調(diào)整包通常提供預處理數(shù)據(jù)的能力，以檢測和糾正異常值、日歷效應、缺失數(shù)據(jù)和其他確定性效應的影響。




此預處理步驟使用ARIMAX模型從數(shù)據(jù)處理中移除任何確定性因素。ARIMAX模型的外生回歸部分可以包括虛擬變量（或類似的調(diào)整變量），以解釋基于常規(guī)（或不規(guī)則）時間的模式。這些變量可能包括月/季度的工作/交易天數(shù)、不規(guī)則假期的影響（每年不同日期的假期，如復活節(jié)、齋月或農(nóng)歷新年）或用戶認為重要的任何其他確定性變量。X-13和JDemetra+都內(nèi)置了日歷效果，可以選擇將其包含在ARIMAX回歸中，而*用戶自己創(chuàng)建變量。




內(nèi)置日歷效果

為了演示，我們將使用從FRED檢索的1990年至2023年每月未經(jīng)季節(jié)性調(diào)整的房屋開工數(shù)據(jù)。




內(nèi)置效果的JDemetera+

正如我們在上一篇文章中提到的，JDemetra+有一組規(guī)范，可用于快速設置用于季節(jié)性調(diào)整的選項。其中一個規(guī)范（默認為RSA4c）包括一個ARIMAX模型，該模型具有異常值檢測和校正、處理每個時期的工作日數(shù)以及調(diào)整Easter效應的功能。




要在EViews中使用此規(guī)范，我們需要做的就是打開series，然后選擇Proc->Seasonal Adjustment->JDemetra+…以調(diào)出JDemetra+對話框：



由于RSA4c是默認規(guī)范，我們不需要對此頁面進行任何更改。




但是，JDemetra+的內(nèi)置功能之一是自動決定是否包含確定性變量。為了進行演示，我們希望始終包含它們，因此我們將關閉決策過程。為此，我們切換到“Regression”選項卡，并將“Trading days Test”和“Easter Test”下拉菜單都更改為“None”，并取消選中“l(fā)eap year Auto-adjust”框：



然后，我們可以單擊“確定”來生成季節(jié)性調(diào)整后的數(shù)據(jù)：



我們將輸出HOUSTNSA_D11系列重命名為HOUST_D11_RSA4。




此RSA4c規(guī)范與我們在上一篇博文中運行的RSA3規(guī)范之間的區(qū)別在于，它包含了工作日/交易日、閏年效應和復活節(jié)效應作為內(nèi)置外生變量。




由于JDemetra+允許您包含自己的外生變量，因此應該可以使用我們自己的工作日、閏年和Easter效應運行RSA3規(guī)范，并匹配RSA4c給出的結果。




為此，我們必須首先在EViews中創(chuàng)建自己的變量-一個用于工作日，一個用于閏年，一個用于Easter。




交易/工作日

JDemetra+有許多不同的工作日處理方法，但默認方法（稱為TD2）是計算每個期間（在我們的例子中是月份）的周一至周五的數(shù)量，然后減去周六和周日的數(shù)量乘以5/2。




借助EViews的@daycount函數(shù)，我們可以使用下面這一行代碼在EViews中手動創(chuàng)建此變量：

series td2 = @daycount(“Mon-Fri”) – 5/2*@daycount(“Sat-Sun”)




此TD2規(guī)范將每個月的交易日數(shù)納入ARIMAX估計中使用的單個回歸量。JDemetra+提供了6種替代方案，包括：

?TD7：創(chuàng)建一個變量，用于表示每個時期內(nèi)星期一的數(shù)量與星期日的數(shù)量之差，然后創(chuàng)建*二個變量，用于表示每個時期內(nèi)星期二的數(shù)量與星期日的數(shù)量之差，依此類推，直到表示星期六的數(shù)量與星期日的數(shù)量之差。

?TD3：為工作日數(shù)與星期日數(shù)的5倍之差創(chuàng)建一個變量，為星期六數(shù)與星期天數(shù)之差創(chuàng)建*二個變量。




閏年效應

閏年效應也可通過回歸量建模。對于月度數(shù)據(jù)，除二月外，所有月份的數(shù)值均為零，非閏年二月的數(shù)值為-0.25，閏年為0.75。在EViews中，我們可以使用以下方法手動創(chuàng)建此變量：

series lp = (@daycount=28)*-0.25 + (@daycount=29)*0.75




Easter

Easter的處理方式稍微復雜一些。首先，Easter默認被認為是一個8天的時期，結束于Easter星期日的**天。在這8天中，基礎數(shù)據(jù)的季節(jié)性模式受到Easter假期的影響。Easter變量的計算方法是當前期間8天假期的百分比減去1600年至2099年期間8天假期的平均百分比。




例如，2021年的8天Easter假期從3月27日持續(xù)到4月3日。因此，8天中有5天（62.5%）在3月，3天（37.5%）在4月。1600年至2099年間，3月的平均百分比為38.2%。4月的平均百分比為61.8%。




因此，2021年Easter變量值在除3月（取值為24.3（62.5–38.2）和4月（取值為-24.3（37.5–61.8））以外的所有月份中均為零。

在EViews中創(chuàng)建此變量有點兒麻煩，因為我們需要創(chuàng)建一個新的工作文件頁面，日期范圍從1600年到2099年，并計算Easter假期。后者非常簡單，這要歸功于EViews的@holiday函數(shù)。




pagecreate(page=eastercalc) m 1600 2099

series easterspan = @holiday("easter(-8) easter(-1)") 

series easter = easterspan - @meansby(easterspan, @month)

copy eastercalc\easter untitled\easter

pagedelete eastercalc




有手動效果的JDemetra+

我們創(chuàng)建了一組外生變量并將其放入我們的工作文件中：



我們可以通過使用User Regressors來告訴JDemetra+使用它們。我們再次使用RSA3的默認規(guī)范，切換到User Regressors選項卡并添加我們創(chuàng)建的變量：




請注意，在添加用戶回歸量時，JDemetra+允許您*要添加的回歸量的類型。就我們的目的而言，未定義類型的回歸量就足夠了。（我們可以選擇Calendar/Trading Day，然后在Regression選項卡上將Trading Day類型從None切換到User，這將產(chǎn)生相同的結果。）




單擊確定會生成輸出。我們將輸出系列重命名為HOUST_D11_RSA3CAL（以表示我們在自己的日歷變量中使用了RSA3規(guī)范）。




如果我們將此系列與之前的HOUST_D11_RSA4系列一起打開，我們可以看到它們是相同的，證明我們可以創(chuàng)建自己的日歷變量并將它們添加到JDemetra+中，產(chǎn)生與內(nèi)置日歷變量相同的結果。



X-13內(nèi)置效果

如果我們想在美國人口普查X-13包中執(zhí)行相同類型的調(diào)整，我們可以打開我們的系列并選擇Proc->Seasonal Adjustment->Census X-13…




在Transform選項卡上，我們將選擇更改為Auto (None/log)。在X-13內(nèi)置regressor 選項卡上，我們添加了交易日1系數(shù)和8天Easter效應。我們還添加了一些自動異常值，并將ARIMA模型自動轉(zhuǎn)換為X - 11模型。




Census X-13程序的結果在數(shù)值上與JDemetra+產(chǎn)生的結果并不相同，但很接近：



以下代碼重現(xiàn)了我們所做的工作：

wfcreate m 1990 2023

fetch(db=fred) houstnsa




houstnsa.jdemetra(spec=rsa4, noleapadj, eastertest=none, tradetest=none)

rename houstnsa_d11 houst_d11_rsa4




series td2 = @daycount("mon-fri")-5/2*@daycount("sat-sun")

series lp = (@daycount=28)*-0.25 + (@daycount=29)*0.75




pagecreate(page=eastercalc) m 1600 2099

series easterspan = @holiday("easter(-8) easter(-1)")

series easter = easterspan - @meansby(easterspan, @month)

copy eastercalc\easter untitled\easter

pagedelete eastercalc




houstnsa.jdemetra(spec=rsa3, userregs="td2 lp easter", usertypes="undef undef undef")

rename houstnsa_d11 houst_d11_rsa3cal




houstnsa.x13(save="d11", tf=auto, outtype="tc ao ls", html) @x11arima() @reg(regs="td1coef,easter[8]") @x11()

rename houstnsa_d11 houst_d11_x13

           

group compares houst_d11_rsa3cal houst_d11_rsa4 houst_d11_x13

show compares




農(nóng)歷新年（又稱中國新年）

現(xiàn)在我們已經(jīng)演示了如何創(chuàng)建我們自己的Easter假期變量以進行季節(jié)性調(diào)整（以及交易日和閏年），以及如何將其與內(nèi)置變量相匹配，我們可以繼續(xù)為其他假期創(chuàng)建變量，例如農(nóng)歷新年。農(nóng)歷新年是世界許多國家的重要節(jié)日，節(jié)日的時間會對經(jīng)濟變量產(chǎn)生很大影響。




在較近的一篇論文中，Song Yanfei在Luan & Zhang之前的論文的基礎上，展示了如何在Census X-13中對節(jié)日進行建模，甚至提出了如何在使用X-13時使用Akaike 信息準則來選擇較合適的天數(shù)來對節(jié)日進行建模。




Ping An將這種方法整合到了CNY_EVP EViews插件中，該插件允許用戶為農(nóng)歷新年創(chuàng)建外生變量，并將這些變量納入人口普查X-13。Ping An（和之前的作者）的建議之一是為農(nóng)歷近年構建三個單獨的變量：

1.節(jié)前時期——除夕**天結束

2.節(jié)日期間——從除夕到初七

3.節(jié)后時期——從初七的第二天開始




我們將遵循類似的流程，在JDemetra的季節(jié)性調(diào)整中模擬農(nóng)歷新年的影響。按照An的建議，我們將前期的持續(xù)時間設置為10天，期間的持續(xù)時間設置為8天，后期的持續(xù)時間設置為10天。




各個變量的計算方式與上面Easter的方式類似-取每個月（或季度）中該期間的天數(shù)百分比，然后減去幾年中該月的平均天數(shù)。與Easter不同，我們只使用數(shù)據(jù)樣本中的年份來取平均值，而不是Easter使用的1600-2099范圍。




同樣，使用EViews內(nèi)置的@holiday函數(shù)，我們可以使用以下代碼輕松創(chuàng)建這些變量：

series cny_b = @holiday("cny(-11) cny(-2)") - @meansby(@holiday("cny(-11) cny(-2)"), @month)

series cny_d = @holiday("cny(-1) cny(6)") - @meansby(@holiday("cny(-1) cny(6)"), @month)

series cny_a = @holiday("cny(7) cny(16)") - @meansby(@holiday("cny(7) cny(16)"), @month)




例如，術語@holiday("cny(-11) cny(-2)")*了從農(nóng)歷新年前11天開始到農(nóng)歷新年除夕**天結束的十天時間。




創(chuàng)建這些變量后，我們可以按照之前的方式對農(nóng)歷新年執(zhí)行JDemetra+季節(jié)性調(diào)整核算：




我們甚至可以指示JDemetra+使用其自己的交易日變量之一，以及我們自己的農(nóng)歷新年變量。




我們可以將此調(diào)整的輸出與未修改的RSA3（即沒有任何日歷效應）的輸出進行比較：



差別不大。這并不奇怪——幾乎沒有經(jīng)濟理由相信農(nóng)歷新年會影響美國的房屋建設。如果我們有亞洲國家的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，可能會產(chǎn)生重大影響！




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