Метод X-12-ARIMA

Процедура X-12-ARIMA, предназначенная для сезонной очи­стки процессов, была разработана американским Bureau of the Census и применяется им, а также многими другими национальны­ми статистическими организациями.

Эта процедура оценивает модель и выделяет составляющие процесса, т.е. компоненты тренда, сезонности и случайности, пу­тем автоматической идентификации параметров модели ARIMA(p, d, q)(p_s, d_s, q_s)_m. Все эти компоненты могут быть сохранены в базе данных. Общая форма сезонной модели ARIMA требует иденти­фикации порядка несезонной и сезонной интеграции d и d_s, поряд­ка несезонной и сезонной авторегрессии р и p_s, а также порядка не­сезонной и сезонной скользящей средней q и q_s.

Сезонная составляющая модели ARIMA может отражать еже­месячные (т = 12) или квартальные (т =4) данные. В этом слу­чае дифференцирование выполняется со сдвигом на т периодов.

Для реализации процедуры се­зонной очистки процесса и выделения его составляющих средствами пакета программ GRETL необходимо ука­зать анализируемый процесс и выбрать функцию Переменные — X-12-ARIMА Анализ. 

Наиболее подходящая модель ARIMA(p, d, q)(p_s, d_s, q_s)_mвы­бирается путем селекции моделей, параметры которых принимают следующие возможные значения: р, d, q = 0, 1, 2; p_s, d_s, q_s = 0, 1.

Источник: Куфель Т. Эконометрика: решение задач с применением пакета программ GRETL