Prezentace ze semináře o sezónním očišťování statistiky zahraničního obchodu v národním pojetí.

1. ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD | Na padesátém 81, 100 82 Praha 10 | www.czso.cz
Ing. Ondřej Vozár, odd. 3301
Sezónní očišťování
statistiky zahraničního
obchodu v národním pojetí

2. 2
■ Dekompozice časových řad
■ Výstupy ze sezonního očištění v publikacích ČSÚ
■ Metodika očišťování zahraničního obchodu v národním pojetí*)
■ Nastavení modelů řad vývozu a dovozu
■ Očišťování salda zahraničního obchodu
■ Revize modelu
■ Odhad trendcyklu metodou TRAMO/SEATS
■ Odkaz na další materiály
*) Postupy plně v souladu s ESS Guidelines on Seasonal adjustment (2015)
Osnova

3. 3
■ Trend - odráží dlouhodobou tendenci k růstu či poklesu.
■ Cyklus - fluktuace kolem trendu, střídají se fáze růstu a poklesu,
perioda cyklu je delší než jeden rok a bývá různě dlouhá.
■ Sezónní složka - každoroční pravidelné pohyby způsobené
střídáním ročních dob a institucionálními vlivy (např. školní rok,
rozpočtový rok atd.).
■ Kalendářní složka – počet pracovních dní, přestupný rok,
pohyblivé svátky
■ Iregulární složka - náhodné pohyby v časové řadě, které nemají
systematický charakter včetně jednorázových a přechodných
efektů odlehlých pozorování (tzv. outliers).
Dekompozice časových řad

4. 4
■ Trendcyklus
■ trend + cyklická složka; téměř hladká čára, používá se především pro grafickou prezentaci
základních trendů vývoje časové řady.
■ zahrnuje posuny úrovně, což jsou trvalé efekty outliers.
■ Sezónně očištěná řada
■ očištěná od sezónní složky včetně kalendářních vlivů, zahrnuje též iregulární složku.
■ součet trendcyklu a iregulární složky (náhodné složky včetně jednorázových a přechodných
efektů outliers, proto není sezónně očištěná řada hladká.
■ Řada očištěná o vliv kalendářních efektů (vliv počtu pracovních dní)
■ řada očištěná pouze o vliv počtu pracovních dní včetně pohyblivých svátků a přestupného
roku.
Publikační výstupy z očišťování řad

5. 5
■ Multiplikativní model, (0,1,1)x(0,1,1)12
■ Kalendářní efekty
■ Počet pracovních dní (1 regresor)
■ Velikonoce
■ Outliers
■ LS (posun úrovně): 10/2008, pokles úrovně o 6,5 %
■ „Full sample mean“
■ (součet sez. oč. řady = součet neočištěné řady)
Nastavení modelu vývozu v národním pojetí (1)
(data od ledna 2005)

6. 6
Nastavení modelu vývozu v národním pojetí (2)
(data od ledna 2005)
date
12005 12006 12007 12008 12009 12010 12011 12012 12013 12014 12015 12016 12017
130000
140000
150000
160000
170000
180000
190000
200000
210000
220000
230000
240000
250000
260000
270000
280000
290000
300000
310000
Výv oz
Final Seasonally Adjusted Series f rom Výv oz - Model 2 (Tramo-Seats)
Final Trend f rom Výv oz - Model 2 (Tramo-Seats)

7. 7
■ Multiplikativní model, (0,1,0)x(0,1,1)12
■ Kalendářní efekty
■ Počet pracovních dní (1 regresor)
■ Velikonoce
■ Outliers
■ AO (okamžitý výkyv): 3/2013, jednorázový nárůst o 4,7 %
■ AO (okamžitý výkyv): 3/2015, jednorázový nárůst o 4,5 %
■ „Full sample mean“
■ (součet sez. oč. řady = součet neočištěné řady)
Nastavení modelu dovozu v národním pojetí (1)
(data od ledna 2005)

8. 8
Nastavení modelu dovozu v národním pojetí (2)
(data od ledna 2005)
date
12005 12006 12007 12008 12009 12010 12011 12012 12013 12014 12015 12016 12017
120000
130000
140000
150000
160000
170000
180000
190000
200000
210000
220000
230000
240000
250000
260000
270000
280000
290000
Dov oz
Final Seasonally Adjusted Series f rom Dov oz - Model 2 (Tramo-Seats)
Final Trend f rom Dov oz - Model 2 (Tramo-Seats)

9. 9
■ „Nepřímá metoda“
■ Očištěné saldo = rozdíl očištěného vývozu a očištěného dovozu.
■ Výhody
■ Jednoduchost, rychlost
■ Není nutno řešit diskrepance mezi rozdílem očištěného vývozu a dovozu
a očištěným saldem
Očišťování salda zahraničního obchodu

10. 10
■ Sladění revize modelů s revizemi neočištěných dat.
■ 1 x ročně identifikace nového modelu
■ v případě velké mimořádné revize mimořádná revize modelu
■ Každý měsíc přepočet parametrů identifikovaného modelu + test
na přítomnost outliers v nově přidaném období. I když by se zbytek
řady nerevidoval, došlo by k revizi očištěných dat.
Revize modelů pro očišťování řad

11. 11
■ 1. krok – TRAMO:
a. Regresní odhady outliers, kalendářních efektů
b. Identifikace SARIMA modelu pro řadu očištěnou v kroku 1 a.
■ 2. krok – SEATS:
a. Ortogonální rozklad (nekorelované složky) SARIMA modelu (krok 1.b):
a. Trendcyklus
b. Sezónní složka
c. Náhodná složka
■ 3. krok – zkombinování mezivýpočtů z předchozích kroků do
finálních odhadů očištěných řad.
Odhad trendcyklu metodou TRAMO/SEATS

12. 12
■ ESS Guidelines on Seasonal Adjustment (2015)
http://ec.europa.eu/eurostat/web/products-manuals-and-guidelines/-/KS-GQ-15-001
■ D. Holý, O. Vozár: Proč sezónně očišťovat?, Statistika&My 04/2013
http://www.statistikaamy.cz/2015/03/proc-sezonne-ocistovat/
■ T. Košťáková: Sezónnost a sezónní očištění, Statistika&My 09/2015
http://www.statistikaamy.cz/2015/09/sezonnost-a-sezonni-ocisteni/
Odkaz na další materiály

13. ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD | Na padesátém 81, 100 82 Praha 10 | www.czso.cz
Děkuji za pozornost