小波基准化与季节调整应用简介
应用统计
2014-10-28 v1
摘要
在调整之前，国民经济核算数据集之间的会计条件经常被违反。基准化 (Benchmarking) 是经济机构用来使此类数据集保持一致的程序。它通常涉及调整高频时间序列（例如季度数据），使其与低频版本（例如年度数据）保持一致。人们已开发出各种方法来解决数据集之间这种不一致的问题。本文介绍了一种新的统计程序，即小波基准化 (wavelet benchmarking)。小波特性允许联合分析高频和低频过程，我们表明基准化可以在小波域中被简洁地表述和处理。此外，小波的时间和频率局部化特性非常适合处理更复杂的基准化问题。我们通过模拟研究展示了该程序的多功能性，提供的证据表明其性能显著优于当前使用的方法。最后，我们将这种新颖的小波基准化方法应用于英国国家统计局 (Office of National Statistics, ONS) 的官方数据。
引用
@article{arxiv.1410.7148,
title = {An Introduction to Applications of Wavelet Benchmarking with Seasonal Adjustment},
author = {Homesh Sayal and John A. D. Aston and Duncan Elliott and Hernando Ombao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.7148},
year = {2014}
}
备注
33 pages, 6 figures