13 - Termyn Henderson - Geweegde Bewegende Gemiddelde

Tendens skat in hierdie konteks is die glad van tendens skat in hierdie konteks is die glad van seisoensaangepaste data te reeks dat die onderliggende tendens illustreer produseer. Die ABS verduidelik dat dit die impak van 0 1 2 3 4 5 6 0 50 100 150 200 250 b Net kapitaalvoorraad Nasionale waardeverminderingskoers Hierdie voorskou het doelbewus vaag afdelings verminder. Sluit aan by die volledige weergawe te sien. 57 die onreëlmatige komponent van die seisoensaangepaste reeks (ABS, Kat. 5202,0). Die tendens skattings is verkry deur die toepassing van 'n 13-termyn Henderson-geweegde bewegende gemiddelde vir alle maande behalwe die laaste ses. Die laaste ses tendens skattings is verkry deur die toepassing van surrogate van die Henderson gemiddelde tot die seisoensaangepaste reeks. Terwyl tendens reeks nuttig vir hierdie model in die ontleding van die onderliggende gedrag van die data met verloop van tyd sou wees, die ABS waarsku dat tendens skat vir die Northern Territory 'n hoë graad van veranderlikheid as gevolg van die kleiner steekproefgrootte, wat kan lei tot 'n aansienlike wysigings elke maand (ABS, Kat. 6202,0). Om hierdie rede die model sal gebruik oorspronklike getalle wat nie aangepas. Daar is 'n aantal ander aanwysers wat die ABSrsquos datastelle wat kan help om die arbeidsmark in die Noordelike Gebied vergesel. Hierdie aanwysers sluit in: onderskeid tussen deeltydse en voltydse werk totaal maandelikse ure gewerk en die onder-koers, wat diegene wat tans in diens is, maar is bereid en in staat is om meer (Ross en Whitfield, 2009) werk vang. Oorkant die monster tydperk die Noordelike Territoryrsquos onderindiensneming koers was die laagste van alle jurisdiksies teen 4 persent (ABS, Kat. 6202,0). Dit was nie statisties beduidend beskou as 'n aanpassing te maak. 4.2.4 Factor aandele aan die Solow skat (1956) groeimodel, skattings vir die faktor aandele word vereis. Solow aanvaar konstante opbrengste te skaal, sodat die kombinasie van die hoofstad aandeel alfa en die arbeid aandeel beta moet 'n mens gelyk. Daarom, as 'n waarde vir óf alfa of beta verkry, die ander waarde kan opgelos word deur die aftrekking van een van die bekende waarde (1 uitvoering maak alfa of 1 ndash beta). 58 Die ABS het die jaarlikse ramings vir multi-faktor produktiwiteit (MFP) (ABS, Kat. 5260,0). Hierdie datastel sluit nasionale skat vlak vir arbeid en kapitaal inkomste aandele, georganiseer deur sektor. Gegewe die skaarste aan werk op hierdie gebied, sou dit gepas om die nasionale skat vlak gebruik as 'n plaasvervanger vir die Noordelike Gebied wees. Maar daar is 'n paar vrae om te bepaal of dit aan die Northern Territory betrokke is, gegee dat die samestelling van die Noordelike Gebied ekonomie is heel anders om die nasionale ekonomie (Hoofstuk 3). Om die faktor aandele meer relevant is vir die Noordelike Gebied maak, een opsie is om die nasionale vlak faktor aandele neem per sektor en lei 'n geweegde gemiddelde op grond van die bydrae van elke sektor van die Noordelike Territoryrsquos uitset. Dit alternatiewe metode is opgestel en het getoon dat die Noordelike Territoryrsquos faktor aandele wesenlik anders as die nasionale gemiddelde: nasionaal die arbeid aandeel was 0,58 en die hoofstad aandeel was 0,42 vir die laaste tydperk, terwyl die gebruik van die metode bo die Noordelike Territoryrsquos arbeid aandeel beskryf was 0,53 en die hoofstad aandeel was 0,47 vir dieselfde tydperk. Die verskil is in ooreenstemming met die Hierdie voorskou het doelbewus vaag afdelings. Sluit aan by die volle version. X11 uitset te sien: A 1. Original Series. Dit X-11 tafel sal die oorspronklike reeks, voor enige aanvanklike gebruiker-gedefinieerde of handel-dag aanpassing wys. Let daarop dat vir kwartaallikse reeks, kan geen aanpassing faktore voor gespesifiseer, en die oorspronklike reeks sal gewys word as tafel B 1. X11 afvoer: A 2. Voor Maandeliks korreksiefaktore. Vir X-11 maandelikse reeks, kan die gebruiker 'n tweede reeks wat voor maandelikse aanpassing faktore bevat, byvoorbeeld spesifiseer, ten einde aan te pas vir 'n ongewone vakansie ens Die hier vermeld faktore sal afgetrek word van die oorspronklike reeks vir toevoeging modelle, of sal gebruik word om die oorspronklike reeks verdeel as multiplikatiewe seisoenale aanpassing versoek (dus, die waardes in hierdie reeks moet ongelyke aan nul in so 'n geval wees). X11 afvoer: A 3. Original Series Aangepas deur Voor Maandeliks korreksiefaktore. In hierdie X-11 maandelikse reeks, sal die tydperk in 'n 2 faktore word afgetrek van die oorspronklike reeks (toevoeging aanpassing) of dit gebruik gaan word om die waardes in die oorspronklike reeks (multiplikatiewe aanpassing) verdeel. Die gevolglike aangepas reeks word in hierdie tabel. X11 afvoer: A 4. Voor Trading Dag korreksiefaktore. Dit X-11 tafel is slegs beskikbaar (van toepassing) wanneer vooraf handel-dag aanpassing faktore en 'n vermenigvuldigende model is vermeld. Die gebruiker kan 'n gewig vir elke dag spesifiseer (Maandag tot Vrydag) die gewigte word dan proporsioneel aangepas sodat hulle toe te voeg tot 7. Die reeks (A 1 of 'n 3) word dan gedeel deur maandelikse kalender faktore wat word bereken op grond van die aantal van die onderskeie dae in die onderskeie maand. Let daarop dat by verstek, die kalender faktore word ook aangepas vir verskillende lengtes van verskillende maande kan egter die lengte van maand veranderlikheid ook ingesluit word in die kalender faktore (in welke geval 'n konstante lengte van maand van 30,4375 gebruik). X11 afvoer: B 1. Voor Aangepaste Series of Original Series. Dit X-11 tabel toon die oorspronklike reeks, of die aanvanklike aangepaste reeks, afhangende van of voor maandelikse aanpassing faktore en / of handel dag aanpassing faktore waar gespesifiseerde (vir kwartaallikse X-11. B 1 is altyd die oorspronklike reeks). aanvanklike tendens-siklus raming word bereken as 'n gesentreerde 12-termyn bewegende gemiddelde van B 1. X11 afvoer: B 3. gemodifiseer S-I Verskille of verhoudings. 'N Aanvanklike skatting van die gekombineerde onreëlmatige en seisoenale komponent word verkry deur af te trek B 2 van B 1 (toevoeging model) of deel B 1 deur B 2 (multiplikatiewe model). X11 afvoer: B 4. vervangingswaardes vir Extreme S-I Verskille (Verhoudings). Eers 'n Voorlopige raming van die X-11 seisoenale komponent word bereken deur die toepassing van 'n geweegde 5 termyn bewegende gemiddelde afsonderlik aan die B 3 waardes vir elke maand. Dan is 'n gesentreerde 12-termyn bewegende gemiddelde van die voorlopige faktore vir die hele reeks is bereken, en die gevolglike waardes aangepas om op te som aan nul (toevoeging model) of 12.0 (multiplikatiewe model) binne elke jaar. Volgende 'n aanvanklike skatting van die onreëlmatige komponent word verkry deur af te trek van die S-I verskille (toevoeging model) of die verdeling van die S-I verhoudings deur die aanvanklike skatting vir die seisoenale komponent. Vir die gevolglike aanvanklike skatting van die onreëlmatige komponent, is 'n 5-jaar gly standaardafwyking (s, sigma) bereken, en ekstreemwaardes in die sentrale jaar wat buite 2.5s verwyder. Die 5-jaar gly s word dan recomputed en die proses herhaal egter hierdie keer 'n gewig nul aan onreëlmatige waardes buite 2.5s, is 'n volle gewig toegeken vir waardes binne 1.5s, en lineêr gegradueer gewigte tussen nul en een is opgedra vir waardes tussen 1.5 en 2.5 is. Waardes ontvang minder as volle gewig word dan recomputed as die gemiddelde van die onderskeie waarde keer sy gewig en die naaste twee voltydse gewig waardes voorafgaande en na aanleiding van die onderskeie waarde in daardie maand. Tabel B 4 toon die finale vervang (her bereken) waardes, en die skuifdeur 5-jaar SS. X11 afvoer: B 5. seisoenale faktore. Die uiterste waardes in die B 3-reeks word vervang deur die wat in B 4. Van hierdie X-11-reeks waardes, is voorlopig seisoenale faktore afgelei deur die toepassing van 'n 5-termyn bewegende gemiddelde om elke maand afsonderlik dan 'n 12-termyn bewegende gemiddelde is bereken vir die hele reeks, en die gevolglike waardes aangepas om op te som aan nul (toevoeging model) of 12.0 (multiplikatiewe model) binne elke jaar. X11 afvoer: B 6. seisoensaangepaste reeks. Die voorlopige seisoensaangepaste reeks word verkry deur af te trek van B 1 (toevoeging model) of deel B 1 (multiplikatiewe model) deur die seisoenale faktore in B 5. X11 afvoer: B 7. Trend-siklus. Die X 11 seisoensaangepaste reeks (B 6) is glad gemaak deur 'n veranderlike bewegende gemiddelde prosedure (sien Shiskin, Young, Musgrave, 1967, vir meer inligting). Opsioneel, kan uiterstes van die reëlmatige reeks deur 'n proses soortgelyk aan wat onder B 4. beskryf die algemeen verwyder, is die sogenaamde Henderson kurwe bewegende gemiddelde toegepas, wat 'n geweegde bewegende gemiddelde met die groottes van die gewigte na 'n klokkie Bloembakken Voetstuk vir parasol kurwe (sien, byvoorbeeld, Makridakis en wielmaker, 1978, of Shiskin, Young en Musgrave, 1967). Die keuse van die gepaste lengte van die bewegende gemiddelde is 'n belangrike kwessie in die seisoenale ontbinding (dit wil sê die berekening van die tendens-siklus komponent). Die algemene idee is om 'n langer bewegende gemiddelde kies wanneer daar 'n baie random skommeling in die data met betrekking tot die tendens-siklus komponent, en om te kies 'n korter bewegende gemiddelde as daar slegs relatiewe klein ewekansige skommeling. By verstek, sal die program 'n bewegende gemiddelde transformasie outomaties kies. Spesifiek, eers 'n voorlopige 13-termyn Henderson (geweegde) bewegende gemiddelde van die seisoensaangepaste reeks is bereken (sonder strek tot in die uithoeke van die reeks). 'N Voorlopige raming van die onreëlmatige komponent word dan bereken deur die aftrekking van hierdie reeks van (toevoeging model) of verdeel dit in (multiplikatiewe model) die seisoensaangepaste reeks. Volgende, is die gemiddelde maand - tot-maand verskil (persent verandering), sonder inagneming van teken bereken vir beide die beraamde onreëlmatige en tendens-siklus komponente. Die verhouding van die gemiddelde maand-tot-maand verskille (persent verandering) in die twee reekse weerspieël die relatiewe belangrikheid van die onreëlmatige variasies met betrekking tot die bewegings in die tendens-siklus komponent. Afhangende van die waarde van hierdie verhouding, hetsy 'n 9-termyn Henderson bewegende gemiddelde is gekies (indien die verhouding is tussen 0,0 en 0,99), 'n 13- termyn Henderson bewegende gemiddelde is gekies (indien die verhouding is tussen 1.0 en 3.49) of 'n 23-termyn Henderson bewegende gemiddelde is gekies (indien die verhouding groter as 3.5). X11 afvoer: B 9. vervangingswaardes vir Extreme S-I Verskille (Verhoudings). Dit X-11 tafel is dieselfde as B 4, behalwe dat die verskille (verhoudings) in B 8 gebruik waaraan 'n 7 termyn bewegende gemiddelde toegepas (om die seisoenale faktore skat). X11 afvoer: B 10. seisoenale faktore. Na die vervanging van ekstreemwaardes deur die ooreenstemmende B 9 waardes, is 'n 7-termyn geweegde bewegende gemiddelde van toepassing op die SI verskille (verhoudings) in B 8. Die gevolglike skatting van die seisoenale faktore word dan aangepas word sodat die som van elke jaar is gelyk nul (toevoeging model) of 12.0 (multiplikatiewe model). X11 afvoer: B 13. Onreëlmatige Series. Die tendens-siklus skattings in B 7 word afgetrek van die seisoensaangepaste reeks in B 11 (toevoeging model), of die B 7 waardes word gebruik om die reeks in B 11 (multiplikatiewe model) te verdeel. Die gevolglike reeks is 'n verbeterde skatting van die onreëlmatige reeks. X11 afvoer: B 14. Extreme Onreëlmatige Waardes Uitgesluit uit Trading-dag Regressie. Die maande in die reeks is gesorteer in verskillende groepe, afhangende van die spesifieke dag toe die maand begin (30 dae, 31 dae maande en Februarys word afsonderlik behandel). Dan ekstreemwaardes (buite 2,5 s verskillende s waardes ook kan gespesifiseer word) is geïdentifiseer kan word binne elke tipe maand in 'n twee-stap proses. Die finale ekstreemwaardes wat sal uitgesluit word in hierdie X-11 tafel. X11 afvoer: B 15. Voorlopige Trading-dag Regressie. Na die verwydering van die B 14 ekstreemwaardes van B 13. kleinste kwadrate beramings vir die sewe daaglikse gewigte word bereken. X11 afvoer: B 16. Trading-dag korreksiefaktore Afgelei van regressiekoëffisiënte. Van die handel-dag regressie gewigte, word maandeliks aanpassing faktore bereken op grond van die aantal besonder handel dae (dit wil sê Maandae, Dinsdae, ens) in die onderskeie maande. Hierdie faktore is gedruk in hierdie X-11 tafel, en word dan gebruik om aan te pas (bv afgetrek of verdeel in) die B 13 onreëlmatige reeks vir verhandeling-dag variasie. X11 afvoer: B 17. Voorlopige gewigte vir Onreëlmatige komponent. Die raming van die onreëlmatige komponent (in B 13 of aangepas deur B 16. afhangende van of 'n handel-dag aanpassing is gedoen) is verder verfyn deur Computing gegradueer gewigte vir uiterste waardes, afhangende van hul relatiewe (in terme van 'n gly 5-jaar s) afstand vanaf 0. Spesifiek, 'n proses soortgelyk aan dié in B 4 hierbo beskryf word. Dit X-11 tafel (B17) bevat die gevolglike aanpassing faktore. X11 afvoer: B 18. Trading-dag Faktore Afgelei van Gekombineerde Daily gewigte. Dit X-11 tabel bevat die finale verhandelingsdag aanpassing faktore, bereken vanaf die kleinste kwadrate handel-dae gewigte in B 15 en / of die handel-dae gewigte voor in 'n 4. X11 afvoer: B 19. Original Series Aangepas vir handels - dag en Voor Variasie. Die waardes in B 18 word gebruik om die oorspronklike (aangepaste) reeks aan te pas (in 'n 1. 'n 3. of B 1. afhangende van of aanpassing faktore voor was vermeld). Spesifiek, die waardes in B 18 word afgetrek van (toevoeging model) of verdeel in (multiplikatiewe model) die oorspronklike reeks. X11 afvoer: C 1. Original Series Gewysig deur Voorlopige Gewigte en aangepas vir Trading-dag en Voor Variasie. Die reeks in B 19 (of B 1 indien geen handel-dag aanpassing versoek) is aangepas vir uiterste waardes deur die gewigte bereken in B 17 Die gevolglike wysiging reeks in wat in hierdie X-11 tafel (C 1). X11 afvoer: C 2. Trend-siklus. 'N skatting van die gekombineerde tendens-siklus komponent word bereken vanaf C 1 deur die toepassing van 'n gesentreerde 12-termyn bewegende gemiddelde. X11 afvoer: C 4. Gewysig S-I Verskille (Verhoudings). Jy kan die verfynde S-I verskille (verhoudings), die waardes in C 2 word afgetrek van (toevoeging model) of verdeel in (multiplikatiewe model) die gewysigde reeks in C 1. X11 afvoer: C 5. seisoenale faktore. Hierdie waardes is dieselfde as dié in B 5. behalwe dat die C 4 verskille (verhoudings) word gebruik. X11 afvoer: C 6. seisoensaangepaste reeks. Die voorlopige seisoensaangepaste reeks word bereken deur af te trek C 5 van (of verdeel C 5 in) C 1. X11 afvoer: C 7. Trend-siklus. Die seisoensaangepaste reeks (C 6) is glad gemaak deur 'n veranderlike bewegende gemiddelde prosedure (dieselfde prosedure wat gebruik word vir B 7. Sien ook Shiskin, Young, Musgrave, 1967, vir meer inligting) om die voorlopige skatting van die tendens-siklus komponent lei. X11 afvoer: C 9. Gewysig S-I Verskille (Verhoudings). Die aangepaste S-I verskille (verhoudings) word bereken deur die aftrekking C 7 van (toevoeging modelle) of deel C 7 in (multiplikatiewe modelle) die C 1 reeks. X11 afvoer: C 10. seisoenale faktore. Die seisoenale faktore analoog bereken om B 10. maar gebaseer op die C 9 S-I verskille (verhoudings). X11 afvoer: C 11. seisoensaangepaste reeks. Die verfynde seisoensaangepaste reeks is bereken deur die aftrekking van B 1 (toevoeging model) of deel B 1 deur (multiplikatiewe model) die waardes in C 10. X11 afvoer: C 13. Onreëlmatige Series. Die verfynde skatting van die onreëlmatige (ewekansige) komponent word bereken deur die aftrekking van C 11 (toevoeging model) of deel C 11 van (multiplikatiewe model) die waardes in C 7. X11 afvoer: C 14. Extreme Onreëlmatige Waardes Uitgesluit uit Trading-dag regressie. Hierdie tabel is analoog aan tafel B 14. en dit toon die uiterste onreëlmatige waardes (gewoonlik buite 2,5 s) na re-toepassing van die handel-dag roetine (wat gebaseer is op die maandelikse handel-dag faktore wat in B 16). X11 afvoer: C 15. Finale Trading-dag Regressie. Dit X-11 tafel is dieselfde as B 15. behalwe dat die berekeninge is gebaseer op die waardes van die tafel C 13. X11 afvoer: C 17. finale gewigte vir Onreëlmatige komponent. Hierdie tabel is analoog aan tafel B 17. behalwe dat dit bereken word op grond van die waardes in C 16 (of C 13 indien geen handel dag aanpassing versoek). X11 afvoer: C 19. Original Series Aangepas vir Trading-dag en Voor Variasie. Die waardes in C 18 word gebruik om die oorspronklike (aangepaste) reeks aan te pas (in 'n 3 of B 1). Spesifiek, die waardes in C 18 afgetrek van (toevoeging model) of verdeel in (multiplikatiewe model) die oorspronklike reeks. X11 afvoer: D 2. Trend-siklus. 'N 12-termyn bewegende gemiddelde van D 1 bereken word om die tendens-siklus komponent skat. X11 afvoer: D 4. Gewysig S-I Verskille (Verhoudings). Die aangepaste S-I verskille (verhoudings) word bereken deur af te trek D 2 van (toevoeging model) of deel D 2 in (multiplikatiewe model) die waardes in D 1. X11 afvoer: D 5. seisoenale faktore. Dit X-11 tafel is analoog bereken om B 5. behalwe dat die berekeninge is gebaseer op die waardes in D 4. X11 afvoer: D 6. seisoensaangepaste reeks. Die waardes in die tabel word bereken deur af te trek D 5 van D 1 (toevoeging model) of deel D 1 deur D5 (multiplikatiewe model). X11 afvoer: D 7. Trend-siklus. Die waardes in hierdie X-11-tabel is analoog bereken aan dié in B 7. behalwe dat die berekeninge is gebaseer op die waardes in D 6. X11 afvoer: D 8. Finale gemodifiseer S-I Verskille (Verhoudings). Die waardes in die D 7-reeks is afgetrek van (toevoeging model) of verdeel in (multiplikatiewe geval) die waardes in C 19 (of B 1 indien geen aanpassing vir verhandeling-dag variasie toegepas). Toe 'n variansieanalise per maand (of kwartaal) is uitgevoer op hierdie reeks, ten einde te toets vir die teenwoordigheid van 'n stabiele beduidende seisoenaliteit. X11 afvoer: D 9. Finale vervangingswaardes vir Extreme S-I Verskille (Verhoudings). Die waardes in D 7 afgetrek vanaf (toevoeging model) of verdeel in (multiplikatiewe model) D 1 waardes wat nie identies aan die ooreenstemmende inskrywings in D 8 word dan berig. Ook vir elke maand, die jaar-tot-jaar verskil (toevoeging model) of persentasie verandering (multiplikatiewe modus) in die raming van die onreëlmatige en die seisoenale komponente en hul verhouding (genoem MST, beweeg seisoenaliteit verhouding) word bereken. Die MST kan nuttig om die bedrag van beweeg seisoenaliteit teenwoordig is in elke maand bepaal word. X11 afvoer: D 10. Finale seisoenale faktore. Dit X-11 tafel is analoog bereken om die waardes in B 10. behalwe dat dit bereken word op grond van die waardes berig in D 8 en D 9. X11 afvoer: D 11. Finale seisoensaangepaste reeks. Die finale seisoensaangepaste reeks word bereken deur af te trek D 10 van C 19 (toevoeging model) of deel C 19 deur D 10 (multiplikatiewe model). X11 afvoer: D 12. Finale Trend-siklus. Hierdie waardes word bereken deur af te trek D 10 van D 1 (toevoeging model), of word deur D 1 deur D 10 (multiplikatiewe model). X11 afvoer: D 13. Finale onreëlmatig. Hierdie waardes word bereken deur af te trek D 12 van D 11 (toevoeging model), of word deur D 11 deur D 12 (multiplikatiewe model). X11 afvoer: E 1. Gewysig Original Series. Die waardes in hierdie X-11-tabel is bereken deur die vervanging in die oorspronklike reeks ekstreemwaardes (geïdentifiseer deur 'n gewig nul in C 17) deur die waardes voorspel van die finale tendens-siklus, seisoenale, handel-dag (indien van toepassing), en voor aanpassing (indien van toepassing) komponente. X11 afvoer: E 2. Gewysigde seisoensaangepaste reeks. Hierdie waardes word bereken deur die vervanging in die finale seisoensaangepaste reeks (D 11) ekstreemwaardes (geïdentifiseer deur 'n nul gewig in C 17) met die D 12 finale tendens-siklus waardes. X11 afvoer: E 3. Gewysig Onreëlmatige Series. Die waardes in hierdie X-11-tabel is bereken deur die vervanging van die waardes in D 13 met 'n nul (toevoeging model) of 1.0 (multiplikatiewe model) as hulle is geïdentifiseer as uiterstes (dws opgedra nul gewig) in C 17. X11 afvoer: E 4 . Verskille (Verhoudings) van Jaarlikse totale te bekom. Hierdie waardes word bereken as die verskil (toevoeging model) of verhoudings (multiplikatiewe model) van die jaarlikse totale van (a) die oorspronklike reeks B 1 en die finale seisoensaangepaste reeks D 11. (b) die gewysigde oorspronklike reeks E 1 en die verander seisoensaangepaste reeks E 2. X11 afvoer: E 5. Verskille (persent veranderinge) in Original Series. Die waardes in hierdie X-11-tabel is bereken as die maand-tot-maand (kwartaal-tot-kwartaal) verskille (toevoeging model) of persent veranderinge (multiplikatiewe model) in B 1. X11 afvoer: E 6. Verskille (persent veranderinge ) in Final seisoensaangepaste reeks. Hierdie waardes is die maand-tot-maand (kwartaal-tot-kwartaal) verskille (toevoeging model) of persent veranderinge (multiplikatiewe model) in D 11. X11 afvoer: F 1. MCD (QCD) bewegende gemiddelde. Die waardes in hierdie reeks word bereken deur die toepassing van 'n ongeweegde bewegende gemiddelde van die finale seisoensaangepaste reeks (D 11). Die breedte van die glad venster word bepaal deur die maand (kwartaal) vir sikliese oorheersing, of MCD (QCD) vir 'n kort. Die MCD (QCD) word bereken as die gemiddelde span waarteen die veranderinge in die ewekansige komponent is gelyk aan die verandering in die tendens-siklus komponent X11 afvoer: F 2. Opsomming Maatreëls. Verskeie finale opsomming X-11 tafels word bereken: Die gemiddelde verskille (toevoeging model) of persent veranderinge (multiplikatiewe model) word bereken sonder inagneming van teken oor strek 1, 2, 3. 12 maande (of vier kwartale) vir die volgende reekse: oorspronklike reeks A 1 (B 1), finale seisoensaangepaste reeks (D 11), finale onreëlmatige reeks (D 13), finale tendens-siklus (D 12), finale seisoenale faktore (D 10), finale voor maandelikse aanpassing faktore (A 2. maandelikse X-11 net), finale handel-dag aanpassing faktore (C 18. maandelikse X-11 net), verander oorspronklike reeks (E 1), gewysig seisoensaangepaste reeks (E 2), gewysig onreëlmatige reeks (E 3) . Volgende 'n tafel van relatiewe bydraes van die verskillende komponente van die verskille (toevoeging model) of persent veranderinge (multiplikatiewe model) in die oorspronklike reeks word bereken. Die volgende tabel verslae die gemiddelde duur van afloop (die gemiddelde aantal opeenvolgende maandelikse veranderings in dieselfde rigting geen verandering is getel as 'n verandering in dieselfde rigting) vir die volgende reekse: Finale seisoensaangepaste reeks (D 11), finale onreëlmatige reeks (D 13), finale tendens-siklus (D 12), en die MCD (QCD) bewegende gemiddelde (F 1). Ten slotte, die gemiddeldes en standaardafwykings van die verskille (toevoeging model) of persent veranderinge (multiplikatiewe model) word bereken oor verskillende strek vir elk van die bogenoemde reeks. Vir meer inligting, sien X-11 Sensus Metode II seisoensaanpassings. X11 afvoer: G 1. Chart. Dit lyngrafiek sal die finale seisoensaangepaste reeks en finale tendens-siklus komponente (D 11 en D 12. onderskeidelik) wys. X11 afvoer: G 2. Chart. Dit lyngrafiek sal die finale SI verskille (toevoeging model) of verhoudings (multiplikatiewe model) met die uiterstes, die laaste SI verskille (verhoudings) sonder uiterstes, en die finale seisoenale faktore (dws D 8. D 9. en D 10 wys. onderskeidelik), geklassifiseer per maand (X-11 maandelikse) of kwartaal (X-11 kwartaallikse). X11 afvoer: G 3. Chart. Dit plot toon dieselfde waardes as G 2 egter hierdie lyn plot toon die waardes in chronologiese volgorde. X11 afvoer: G 4. Chart. Dit is 'n lyngrafiek van die finale onreëlmatige en finale verander onreëlmatige reeks (D 13 en E 3. onderskeidelik). Yates Reggemaak Chi-kwadraat. Die aanpassing van die Chi-kwadraat statistiek in klein 2 x 2 tafels verbeter kan word deur die vermindering van die absolute waarde van verskille tussen verwagte en waargenome frekwensies met 0,5 voor kwadratuur (Yates korreksie). Dit korreksie, wat die skatting meer konserwatiewe maak, word gewoonlik toegepas wanneer die tabel bevat slegs klein waargenome frekwensies, sodat sommige verwagte frekwensies minder as 10 (vir verdere bespreking van hierdie regstelling, sien Conover, 1974 Everitt, 1977 Hays, 1988 Kendall amp Stuart, 1979 en Mantel, 1974). Jaar 2000 Verenigbaarheid. Soos ons die einde van hierdie millennium nader, het baie gebruikers van data-analise sagteware ontdek dat hul programme ondersteun nie datums met 'n jaar aanwysing wat begin met 'n ander syfers, maar quot19.quot So, effektief, dat sagteware in stryd is met die datums wat sal binnekort 'n werklikheid geword (en selfs nou nodig om gebruik te word in die modellering, vooruitskatting, ens). STATISTICA (sien Universiteit perseellisensies) is een van die min programme wat nie net quotyear-2000 compatiblequot maar ook sogenaamde, quotyear-2000-friendlyquot deur die aanbied van buigsame opsies om die werking van die program aan te pas (bv die interpretasie van meervoudige datum benaming, soos 1/1/20, waar 20 kan beteken 1920 of 2020), om verskillende spesifieke behoeftes van die data ontleders ontmoet. kopie Kopiereg StatSoft, Inc. 1984-2000 STATISTICA is 'n handelsmerk van StatSoft, Inc. Time Series Analysis: Die Proses van seisoensaanpassings Wat is die twee belangrikste filosofieë van seisoenale aanpassing Wat is 'n filter Wat is die eindpunt probleem Hoe besluit ons wat filter te gebruik wat is 'n aanwins funksie wat is 'n faseverskuiwing wat Henderson bewegende gemiddeldes Hoe hanteer ons die eindpunt probleem wat is seisoenale bewegende gemiddeldes Hoekom is tendens skattings hersiene Hoeveel data word benodig om aanvaarbare seisoensaangepaste skattings verkry GEVORDERDE hoe kan die twee seisoenale aanpassing filosofieë vergelyk wat is die twee belangrikste filosofieë van seisoensaanpassings die twee belangrikste filosofieë vir seisoenale aanpassing is die model gebaseerde metode en die filter gebaseer metode. Filter gebaseerde metodes Hierdie metode is van toepassing 'n stel van vaste filters (bewegende gemiddeldes) om die tydreeks ontbind in 'n tendens, seisoenale en onreëlmatige komponent. Die onderliggende idee is dat ekonomiese data bestaan ​​uit 'n reeks van siklusse, insluitend sakesiklusse (die tendens), seisoenale siklusse (seisoenaliteit) en geraas (die onreëlmatige komponent). 'N filter wese verwyder of verminder die krag van sekere siklusse van die insette data. Om 'n seisoensaangepaste reeks van data maandelikse ingesamel, gebeure wat plaasvind elke 12, 6, 4, 3, 2.4 en 2 maande moet verwyder word te produseer. Hierdie stem ooreen met seisoenale frekwensies van 1, 2, 3, 4, 5 en 6 siklusse per jaar. Hoe langer nie-seisoenale siklusse word beskou as deel van die tendens en die korter nie-seisoenale siklusse vorm die onreëlmatige wees. Maar die grens tussen die tendens en onreëlmatige siklusse kan wissel met die lengte van die filter wat gebruik word om die tendens te kry. In ABS seisoenale aanpassing, siklusse wat aansienlik bydra tot die tendens is tipies groter as ongeveer 8 maande vir maandelikse reeks en 4/4 vir kwartaallikse reeks. Die tendens, seisoenale en onreëlmatige komponente nie eksplisiete individuele modelle nodig. Die onreëlmatige komponent word gedefinieer as wat oorbly na die tendens en seisoenale komponente is verwyder deur filters. Irregulars nie wit geraas eienskappe vertoon. Filter gebaseerde metodes word dikwels bekend as X11 styl metodes. Dit sluit in X11 (ontwikkel deur Amerikaanse Sensus Buro), X11ARIMA (ontwikkel deur Statistiek Kanada), X12ARIMA (ontwikkel deur Amerikaanse Sensus Buro), STL, SABL en SEASABS (die pakket wat gebruik word deur die ABS). Computational verskille tussen verskillende metodes in X11 familie is hoofsaaklik die gevolg van verskillende tegnieke wat gebruik word in die uithoeke van die tydreeks. Byvoorbeeld, sommige metodes gebruik asimmetriese filters aan die einde, terwyl ander metodes ekstrapoleer die tydreeks en simmetriese filters toe te pas om die uitgebreide reeks. Model gebaseerde metodes Hierdie benadering vereis dat die tendens, seisoenale en onreëlmatige komponente van die tydreeks apart geskoei. Dit veronderstel die onreëlmatige komponent is 8220white noise8221 - dit is al siklus lengtes is ewe verteenwoordig. Die onreëlmatig het 'n zero gemiddelde en 'n konstante stryd. Die seisoenale komponent het sy eie geraas element. Twee wyd gebruik sagteware pakkette wat model gebaseerde metodes kan toepas stempel en SITPLEKKE / TRAMO (ontwikkel deur die Bank van Spanje. Groot computational verskille tussen die verskillende model gebaseerde metodes is gewoonlik as gevolg van spesifikasies model. In sommige gevalle is die komponente direk geskoei. ander metodes vereis dat die oorspronklike tydreekse eers geskoei, en die komponent modelle ontbinde van daardie. vir 'n vergelyking van die twee filosofieë op 'n meer gevorderde vlak, sien Hoe die twee seisoenale aanpassing filosofieë vergelyk wat is 'n filter filters gebruik kan word 'n tydreeks in 'n tendens, seisoenale en onreëlmatige komponent ontbind. bewegende gemiddeldes is 'n soort van filter wat agtereenvolgens gemiddeld 'n verskuiwing tydsduur van data ten einde 'n reëlmatige skatting van 'n tydreeks te produseer. dit stryk reeks oorweeg kan word om is afgelei deur die loop insette reeks deur 'n proses wat h filters uit sekere siklusse. Gevolglik is 'n bewegende gemiddelde is dikwels na verwys as 'n filter. Die basiese proses behels die definisie van 'n stel gewigte van lengte m 1 m 2 1 as: Let wel: 'n simmetriese stel gewigte het m 1 m 2 en WJW - J 'n gefilterde waarde op tydstip t kan bereken word deur waar Y t beskryf die waarde van die tydreeks op tydstip t. Byvoorbeeld, kyk na die volgende reekse: Die gebruik van 'n eenvoudige 3 termyn simmetriese filter (bv m 1 m 2 1 en al gewigte is 1/3), die eerste kwartaal van die reëlmatige reeks word verkry deur die toepassing van die gewigte aan die eerste drie kwartale van die oorspronklike reeks: die tweede stryk waarde is vervaardig deur die toepassing van die gewigte aan die tweede, derde en vierde kwartale in die oorspronklike reeks: Wat is die eindpunt PROBLEEM Heroorweeg die reeks: Hierdie reeks bevat 8 terme. Maar die stryk reeks verkry deur die toepassing van simmetriese filter om die oorspronklike data bevat slegs 6 terme: Dit is omdat daar nie genoeg data aan die einde van die reeks 'n simmetriese filter toe te pas. Die eerste kwartaal van die reëlmatige reeks is 'n geweegde gemiddelde van drie terme, gesentreer op die tweede kwartaal van die oorspronklike reeks. 'N Geweegde gemiddelde gesentreer op die eerste kwartaal van die oorspronklike reeks kan nie verkry word as data voor hierdie punt is nie beskikbaar nie. Net so is dit nie moontlik om 'n geweegde gemiddelde gesentreer op die laaste kwartaal van die reeks te bereken, want daar is geen data na hierdie punt. Om hierdie rede, kan simmetriese filters nie gebruik word op beide kante van 'n reeks. Dit staan ​​bekend as die eindpunt probleem. Tydreeks ontleders kan asimmetriese filters gebruik om reëlmatige skattings in hierdie streke te produseer. In hierdie geval, is die reëlmatige waarde bereken 8216off centre8217, met die gemiddelde bepaal word met behulp van meer data van die een kant van die punt as die ander volgens wat beskikbaar is. Alternatiewelik kan modelleringstegnieke gebruik word om die tydreeks te ekstrapoleer en dan simmetriese filters toe te pas om die uitgebreide reeks. HOE ONS besluit watter FILTER om te gebruik Die tydreekse ontleder kies 'n geskikte filter op grond van sy eienskappe, soos wat siklusse die filter verwyder wanneer dit toegepas word. Die eienskappe van 'n filter ondersoek kan word met behulp van 'n wins funksie. Kry funksies word gebruik om die effek van 'n filter op 'n gegewe frekwensie op die amplitude van 'n siklus vir 'n bepaalde tyd reeks te ondersoek. Vir meer besonderhede oor die wiskunde wat verband hou met wins funksies, kan jy die aflaai van die Tyd Reeks kursusnotas, 'n inleidende gids tot tydreeksanalise uitgegee deur die Tydreeksanalise Afdeling van die ABS (verwys na afdeling 4.4). Die volgende diagram is die wins funksie vir die simmetriese 3 termyn filter ons vroeër bestudeer. Figuur 1: Kry funksie vir Simmetriese 3 Kwartaal Filter Die horisontale as stel die lengte van 'n inset-siklus met betrekking tot die tydperk tussen waarneming punte in die oorspronklike tyd reeks. So 'n inset-siklus van lengte 2 voltooi is in 2 periodes, wat 2 maande vir 'n maandelikse reeks, en 2/4 vir 'n kwartaallikse reeks verteenwoordig. Die vertikale as dui die amplitude van die uitset-siklus met betrekking tot 'n inset-siklus. Dit filter verminder die krag van 3 tydperk siklusse aan nul. Dit wil sê, dit heeltemal verwyder siklusse van ongeveer hierdie lengte. Dit beteken dat vir 'n tydreeks waar data maandelikse versamel, enige seisoenale effekte wat kwartaalliks voorkom sal uitgeskakel word deur die toepassing van hierdie filter om die oorspronklike reeks. A faseverskuiwing is die tyd verskuiwing tussen die gefilterde siklus en die ongefiltreerde siklus. 'N Positiewe faseverskuiwing beteken dat die gefilterde siklus agtertoe geskuif en 'n negatiewe fase skuif dit verskuif voorspelers in die tyd. Fase verskuiwing vind plaas wanneer tydsberekening van draaipunte is verdraai, byvoorbeeld wanneer die bewegende gemiddelde is geplaas off-sentrum deur die asimmetriese filters. Dit is, sal hulle óf vroeër of later in die gefilterde reeks, as in die oorspronklike voorkom. Vreemd lengte simmetriese bewegende gemiddeldes (soos gebruik deur die ABS), waar die uitslag sentraal geplaas word, veroorsaak nie tyd faseverskuiwing. Dit is belangrik vir filters wat gebruik word om die tendens om die tyd fase behou lei, en vandaar die tydsberekening van enige draaipunte. Syfers 2 en 3 toon die uitwerking van die toepassing van 'n 2x12 simmetriese bewegende gemiddelde wat off-sentrum. Die deurlopende kurwes verteenwoordig die aanvanklike siklusse en die gebreekte kurwes verteenwoordig die uitset siklusse na die toepassing van die bewegende gemiddelde filter. Figuur 2: 24 maande siklus, Fase -5,5 maande Amplitude 63 Figuur 3: 8 maande siklus, Fase -1,5 maande Amplitude 22 WAT IS HENDERSON bewegende gemiddeldes Henderson bewegende gemiddeldes is filters wat deur Robert Henderson is afgelei in 1916 vir gebruik in aktuariële programme. Hulle is tendens filters, wat algemeen gebruik word in tydreeksanalise om seisoenaal aangepaste beramings glad ten einde 'n tendens beraming te genereer. Hulle word gebruik in die voorkeur aan eenvoudiger bewegende gemiddeldes, want hulle polinome van kan reproduseer tot graad 3 en sodoende vas te lê tendens draaipunte. Die ABS gebruik Henderson bewegende gemiddeldes te tendens skat produseer van 'n seisoensaangepaste reeks. Die tendens skattings gepubliseer deur die ABS is tipies afgelei met behulp van 'n 13 termyn Henderson filter vir maandelikse reeks, en 'n 7 termyn Henderson filter vir kwartaallikse reeks. Henderson filters kan óf simmetriese of asimmetriese wees. Simmetriese bewegende gemiddeldes toegepas kan word op punte wat voldoende is ver weg van die kante van 'n tydreeks. In hierdie geval, is die reëlmatige waarde vir 'n gegewe punt in die tyd reeks bereken vanaf 'n gelyke aantal waardes aan weerskante van die data punt. Om die gewigte te kry, is 'n kompromie getref tussen die twee eienskappe algemeen verwag van 'n tendens reeks. Dit is dat die tendens sal in staat wees om 'n wye verskeidenheid van kurwes verteenwoordig en dat dit moet ook so glad as moontlik te wees. Vir die wiskundige afleiding van die gewigte, verwys na afdeling 5.3 van die Tyd Reeks kursusnotas. wat kan vry wees van die ABS webwerf afgelaai word. Die gewig patrone vir 'n verskeidenheid van simmetriese Henderson bewegende gemiddeldes word in die volgende tabel: Simmetriese Gewig Patroon vir Henderson bewegende gemiddelde In die algemeen, hoe langer die tendens filter, die gladder die gevolglike tendens, soos blyk uit 'n vergelyking van die wins funksies hierbo. A 5 termyn Henderson verminder siklusse van ongeveer 2.4 tydperke of minder deur ten minste 80, terwyl 'n 23 termyn Henderson verminder siklusse van ongeveer 8 periodes of minder deur ten minste 90. In werklikheid 'n 23 termyn Henderson filter heeltemal verwyder siklusse van minder as 4 periodes . Henderson bewegende gemiddeldes ook demp die seisoenale siklusse in wisselende grade. Maar die wins funksies in figure 4-8 toon dat die jaarlikse siklusse in maandelikse en kwartaallikse reeks nie beduidend genoeg om te regverdig toepassing van 'n Henderson filter direk na die oorspronklike raming is gedemp. Dit is die rede waarom hulle net toegepas word om 'n seisoensaangepaste reeks, waar die kalender verwante effekte is reeds verwyder word met spesifiek ontwerp filters. Figuur 9 toon die glad gevolge van die toepassing van 'n Henderson filter om 'n reeks: Figuur 9: 23-Term Henderson Filter - waarde van nie-residensiële gebou goedkeurings HOE hanteer ons die eindpunt probleem Die simmetriese Henderson filter kan slegs toegepas word op gebiede data wat voldoende is ver van die einde van die reeks. Byvoorbeeld die standaard 13 termyn Henderson kan slegs toegepas word op maandelikse data wat ten minste 6 waarnemings van die begin of einde van die data. Dit is omdat die filter gladheid die reeks deur die neem van 'n geweegde gemiddelde van die 6 terme aan weerskante van die data punt asook die punt self. As ons probeer om dit toe te pas op 'n punt wat minder as 6 waarnemings van die einde van die data, dan is daar nie genoeg inligting beskikbaar op die een kant van die punt om die gemiddelde te bereken. Om tendens skattings van hierdie datapunte verskaf, is 'n aangepaste of asimmetriese bewegende gemiddelde gebruik. Berekening van asimmetriese Henderson filters kan gegenereer word deur 'n aantal verskillende metodes wat soortgelyk, maar nie identies resultate te lewer. Die vier belangrikste metodes is die Musgrave metode, die Minimalisering van die gemiddelde-kwadraat Hersiening metode, die beste lineêre onsydige Beramings (Blue) metode, en die Kenny en Durbin metode. Shiskin et. al (1967) afgelei van die oorspronklike asimmetriese gewigte vir die Henderson bewegende gemiddelde wat gebruik word in die X11 pakkette. Vir meer inligting oor die herkoms van die asimmetriese gewigte, sien afdeling 5.3 van die Tyd Reeks kursusnotas. Oorweeg 'n tydreeks waar die laaste waargenome data punt kom ten tye N. Dan is 'n 13 term simmetriese Henderson filter kan nie toegepas word op data punte wat gemeet te eniger tyd na en met tyd N-5. Vir al hierdie punte, moet 'n asimmetriese stel gewigte gebruik word. Die volgende tabel gee die asimmetriese gewig patroon vir 'n standaard 13 termyn Henderson bewegende gemiddelde. Die asimmetriese 13 termyn Henderson filters nie verwyder of demp dieselfde siklusse as die simmetriese 13 termyn Henderson filter. In die feit dat die asimmetriese gewig patroon gebruik om die tendens op die laaste waarneming skat versterk die krag van 12 tydperk siklusse. Ook asimmetriese filters produseer 'n geruime tyd faseverskuiwing. WAT is seisoenaal bewegende gemiddeldes Byna al die ondersoek deur die ABS data het seisoenale kenmerke. Sedert die Henderson bewegende gemiddeldes gebruik om die tendens reeks skat nie seisoenaliteit nie uit te skakel, moet die data seisoenaal aangepas eerste gebruik van seisoenale filters. 'N seisoenale filter het gewigte wat toegepas word om dieselfde tydperk met verloop van tyd. 'N Voorbeeld van die gewig patroon vir 'n seisoenale filter sal wees: (1/3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1/3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1/3) waar, byvoorbeeld, 'n gewig van 'n derde is van toepassing op drie agtereenvolgende Januarys. Binne X11, 'n verskeidenheid van seisoenale filters is beskikbaar om van te kies. Dit is 'n geweegde 3 termyn bewegende gemiddelde (MA) S 3x1. geweegde 5 termyn ma S 3x3. geweegde 7 termyn ma S 3x5. en 'n geweegde 11-termyn ma S 3x9. Die gewig struktuur van geweegde bewegende gemiddeldes van die vorm, S nxm. is dat 'n eenvoudige gemiddelde van m terme bereken, en dan 'n bewegende gemiddelde van N van hierdie gemiddeldes bepaal. Dit beteken dat nm-1 terme word gebruik om elke laaste stryk waarde te bereken. Byvoorbeeld, 'n 11-termyn S 3x9 bereken. 'n gewig van 1/9 toegepas met dieselfde tydperk in 9 agtereenvolgende jaar. Dan is 'n eenvoudige 3 termyn bewegende gemiddelde word oor die gemiddelde waardes: Dit gee 'n finale gewig patroon van (1/27, 2/27, 09/01, 09/01, 09/01, 09/01, 09/01, 09/01, 09/01, 27/02, 27/01). Die wins funksie vir 'n 11 termyn seisoenale filter, S 3x9. lyk: Figure 10: Kry funksie vir 11 term (e 3x9) Seisoene Filter Toepassing van 'n seisoenale filter om data sal 'n skatting van die seisoen komponent van die tydreeks te genereer, want dit behou die krag van seisoenale harmonieke en smoor siklusse van nie - seisoenale lengtes. Asimmetriese seisoenale filters word gebruik aan die einde van die reeks. Die asimmetriese gewigte vir elk van die seisoenale filters gebruik in X11 kan gevind word in artikel 5.4 van die Tyd Reeks kursusnotas. WAAROM IS TREND RAMINGS HERSIENE Teen die huidige einde van 'n tydreeks, is dit nie moontlik om simmetriese filters gebruik om die tendens te skat as gevolg van die eindpunt probleem. In plaas daarvan, is asimmetriese filters wat gebruik word om voorlopige tendens skat produseer. Maar, soos meer data beskikbaar raak, is dit moontlik om die tendens met behulp van simmetriese filters herbereken en die verbetering van die aanvanklike ramings. Dit staan ​​bekend as 'n tendens hersiening. Hoeveel data nodig om aanvaarbare SEISOENSAANGEPASTE RAMINGS verwerf indien 'n tydreeks uitstallings relatief stabiel seisoenaliteit en nie oorheers word deur die onreëlmatige komponent, kan dan 5 jaar van data word beskou as 'n aanvaarbare lengte te seisoensaangepaste skattings trek uit. Vir 'n reeks wat besonder sterk en stabiele seisoenaliteit toon, kan 'n ru-aanpassing word gemaak met 3 jaar van data. Dit is oor die algemeen beter om ten minste 7 jaar van data vir 'n normale tydreekse het, om seisoenale patrone, handel dag en beweeg vakansie effekte, tendens en seisoenale breek, asook uitskieters presies te identifiseer. ADVANCED Hoe verskil die TWEE seisoensaanpassings filosofieë VERGELYK Model-gebaseerde benaderings voorsiening te maak vir die stogastiese eienskappe (willekeur) van die reeks onder ontleding, in die sin dat hulle op maat van die filter gewigte gebaseer op die aard van die reeks. Die model8217s vermoë om akkuraat te beskryf die gedrag van die reeks geëvalueer kan word, en statistiese afleidings vir die skattings is beskikbaar gebaseer op die aanname dat die onreëlmatige komponent is wit geraas. Filter gebaseerde metodes is minder afhanklik van die stogastiese eienskappe van die tydreeks. Dit is die tyd reeks analyst8217s verantwoordelikheid om die mees geskikte filter van 'n beperkte versameling kies vir 'n spesifieke reeks. Dit is nie moontlik om streng kontrole uit te voer op die geskiktheid van die geïmpliseer model en presiese mate presisie en statistiese inferensie is nie beskikbaar nie. Daarom kan 'n vertrouensinterval nie gebou word rondom die skatting. Die volgende diagramme vergelyk die teenwoordigheid van elk van die model komponente by die seisoenale frekwensies vir die twee seisoenale aanpassing filosofieë. Die x-as is die tydperk lengte van die siklus en die y-as verteenwoordig die sterkte van die siklusse wat elke komponent bestaan ​​uit: Figuur 11: Vergelyking van die twee seisoenale aanpassing filosofieë Filter gebaseerde metodes aanvaar dat die elke komponent bestaan ​​slegs 'n sekere siklus lengtes. Hoe langer siklusse vorm die tendens, die seisoenale komponent is teenwoordig by seisoenale frekwensies en die onreëlmatige komponent word gedefinieer as siklusse van enige ander lengte. Onder 'n model wat gebaseer is filosofie, die neiging, seisoenale en onreëlmatige komponent teenwoordig is glad siklus lengtes. Die onreëlmatige komponent is van konstante krag, die seisoenale komponent pieke op seisoenale frekwensies en die tendens komponent is die sterkste in die langer siklusse. Hierdie bladsy die eerste keer gepubliseer 14 November 2005, laas 25 Julie 20081 Hierdie publikasie bevat ramings van die burgerlike arbeidsmag afgelei van die Labour Force Survey komponent van die maandelikse bevolking Survey. Die voltydse reeks vir skattings van hierdie publikasie is ook elektronies beskikbaar. Meer gedetailleerde ramings vrygestel 'n week na die publikasie in verskeie elektroniese formaat - sien Arbeidsmagopname, Australië, Gedetailleerde - elektroniese aflewering (kat nie 6291.0.55.001..) En Arbeidsmagopname, Australië, gedetailleerde, kwartaallikse (kat nie 6291,0... 55,003). KONSEPTE, bronne en metodes 2 Die konseptuele raamwerk wat in Australia8217s Labour Force Survey uitgelijnd nou saam met die standaarde en riglyne soos uiteengesit in Resolusies van Internasionale konferensies van Arbeid Statistici stel. Beskrywings van die onderliggende konsepte en struktuur van Australias arbeidsmag statistieke, en die bronne en metodes wat gebruik word in die opstel van die begroting, word in Arbeid Statistiek: Konsepte, bronne en metodes (kat nie 6102.0.55.001..) Wat beskikbaar is op die ABS webwerf LT www. abs. gov. au GT. ARBEIDSKRACHTEN ENQUÊTE 3 Die Labour Force Survey is gebaseer op 'n multi-stadium omgewing monster van private wonings (tans ongeveer 26.000 huise, woonstelle, ens) en 'n lys voorbeeld van nie-private wonings (hotelle, motelle, ens), en dek ongeveer 0,32 van die burgerlike bevolking van Australië 15 jaar en ouer. 4 Inligting word verkry uit die insittendes van geselekteerde wonings deur spesiaal opgeleide onderhoudvoerders gebruik van rekenaargesteunde onderhoudvoering, of self-voltooiing aanlyn. 5 Huishoudings gekies vir die Labour Force Survey is elke maand onderhoud vir agt maande, met een-agste van die monster vervang elke maand. Die eerste onderhoud is oor die algemeen gedoen aangesig tot aangesig. Daaropvolgende onderhoude gevoer per telefoon (indien aanvaarbaar is vir die respondent). 6 Vanaf Desember 2012 tot April 2013, die ABS het 'n verhoor van online versameling elektroniese data. Respondente in 'n enkele rotasie groep (dit wil sê een-agste van die opname monster) is die opsie van self die voltooiing van hul arbeidsmag opname vraelys aanlyn in plaas van deur 'n aangesig-tot-aangesig of telefoniese onderhoud aangebied. Van Mei 2013 die ABS uitgebrei om die aanbod van aanlyn elektroniese versameling van 50 van elke nuwe inkomende rotasie groep. Vir meer inligting sien die artikel in die April 2013-uitgawe van hierdie publikasie. Vanaf September 2013 het aanlyn elektroniese versameling aangebied om 100 van private wonings in elke inkomende rotasie groep. Vanaf April 2014, 100 van private wonings word aangebied aanlyn elektroniese versameling. 7 Die onderhoude is oor die algemeen gedurende die twee weke begin op die Sondag tussen die 5de en 11de van elke maand. Die verkry inligting het betrekking op die week voor die onderhoud (dit wil sê die verwysing week). Elke jaar, om te gaan met operasionele probleme betrokke by die insameling en verwerking van die Labour Force Survey rondom die vakansie tydperk Kersfees en Nuwejaar, onderhoude vir Desember begin vier weke na November onderhoude begin (dit wil sê tussen die 3de en 9 Desember), en Januarie onderhoude begin vyf weke ná Desember onderhoude begin. As gevolg hiervan, kan Januarie onderhoudvoering so vroeg as die 7de of so laat as die 13de begin, afhangende van die jaar. Soms, kan omstandighede wat beduidende operasionele probleme vir opname versameling bied 'n verandering aan die normale patroon vir die begin van onderhoudvoering. 8 Beramings van die Labour Force Survey word gewoonlik die eerste keer gepubliseer in hierdie publikasie 39 dae na die aanvang van onderhoude vir daardie maand, met die uitsondering van skattings vir elke Desember wat gewoonlik 46 dae na die aanvang van onderhoude gepubliseer. OMVANG VAN OPNAME 9 Die Labour Force Survey sluit alle persone 15 jaar en ouer, behalwe lede van die permanente weermagte ouderdomme, sekere diplomatieke personeel van oorsese regerings gewoonlik uit sensus uitgesluit en geskatte bevolking tel, oorsese inwoners in Australië, en lede van nie-Australiese weermagte (en hul afhanklikes) gestasioneer in Australië. 10 In die Labour Force Survey, is dekking reëls toegepas wat ten doel het om te verseker dat elke persoon is wat verband hou met slegs een wooneenheid, en het dus net een kans om keuring. Die dekking reëls is noodwendig 'n balans te vind tussen teoretiese en operasionele oorwegings. Tog het die kans van 'n persoon wat vervat in twee afsonderlike wonings in die opname beskou word gering te wees. 11 Die Labour Force Survey raming word bereken in so 'n manier om by te voeg tot onafhanklike skattings van die burgerlike bevolking 15 jaar en ouer (bevolking maatstawwe). Hierdie bevolking maatstawwe is gebaseer op die mees onlangs vrygestel skattings van Finale, hersien en Voorlopige kwartaallikse Geskatte Inwoner Bevolking (ERP). Vir meer inligting oor die gebruik van die ERP produseer metodologie sien Australiese Demografiese Statistiek (kat. Nr. 3101,0). Sedert die mees onlangs vrygestel ERP skattings lag die huidige tydperk vir skattings Arbeidsmagopname deur nege maande, is die Labour Force bevolking maatstawwe geskep deur projekteer vorentoe driekwart verby die mees onlangs vrygestel kwartaallikse ERP skattings. Die projeksie is gebaseer op die historiese patroon van elke komponent bevolking - geboortes, sterftes, interstaatlike migrasie en netto buitelandse migrasie (NOM). Geprojekteerde skattings van NOM word aangevul met ander databronne om beter veranderinge voorspel bevolking in die kort termyn. Die belangrikste data bron is die voorspellings gepubliseer deur die Departement van Immigrasie amp Border Protection in die publikasie Die vooruitsigte vir Net Oorsese Migrasie. 12 sy aanvang in Maart 2010, het die ERP-reeks is hersien twee-jaarlikse, in die Maart en September kwartaal kwessies van die Australiese Demografiese Statistiek (kat. Nr. 3101,0).