Почему мы должны удалить сезонность из временного ряда?

Работая с временными рядами, мы иногда выявляем и удаляем сезонность, используя спектральный анализ. Я - настоящий новичок во временных рядах, и меня смущает, почему нужно убрать сезонность из исходного временного ряда? Разве удаление сезонности не искажает исходные данные?

Какие преимущества мы получаем, строя временные ряды, удаляя сезонность?

• Burman, J. Peter (1980), « Сезонная корректировка с помощью извлечения сигнала », журнал Королевского статистического общества, серия A, 143, с.321.

Причины по мнению Бирман:

Наиболее распространенным является предоставление оценки текущей тенденции, чтобы можно было сделать объективные краткосрочные прогнозы. Альтернативно, это может быть применено к большому количеству рядов, которые входят в экономическую модель, поскольку было признано нецелесообразным использовать нескорректированные данные с сезонными манекенами во всех моделях, кроме самых маленьких: это часто называют историческим способом сезонной корректировки

• Шискин, Юлий (1957), « Электронные компьютеры и индикаторы бизнеса », Business Journal, 30, 219-267.

Основной целью изучения экономических показателей является определение стадии делового цикла, на котором стоит экономика. Такое знание помогает в прогнозировании последующих циклических движений и обеспечивает фактическую основу для принятия мер по смягчению амплитуды и масштабов делового цикла. , , , Однако при использовании индикаторов аналитики постоянно обеспокоены трудностью отделения циклических от других типов колебаний, особенно сезонных колебаний.

Если вы хотите мои 2 копейки, то я бы подвел итог так:

1. Удобство: если вы имеете дело с несколькими экономическими сериями, у каждого из них будет своя сезонность. Нецелесообразно иметь дело с сезонностью каждой серии в многомерных моделях. Таким образом, легче десезонизировать все экономические ряды, прежде чем добавлять их в многовариантные модели или анализировать их вместе.
2. Извлечение тренда: многие экономические ряды носят сезонный характер, например, цены на жилье выше летом. Следовательно, когда индекс цен на жилье внезапно падает, это не всегда потому, что он сигнализирует о чем-то важном в экономике, но это может быть просто сезонное падение, которое не имеет существенной информации. Следовательно, мы хотим десезонализовать серию, чтобы понять, где мы находимся.

При рассмотрении взаимосвязей между двумя переменными, которые являются временными рядами, сезонность уменьшит степень свободы, поскольку данные не будут независимыми. Эта «последовательная» корреляция приведет к ложным корреляциям. Таким образом, сезонность снимается с целью увеличения степеней свободы.