季節調整モデル(成分分解)

平易に言うと: 「夏はいつも売上が伸びる」といった季節性を取り除き、本当の基調がどう動いているかを見えるようにする手法。

前提知識

• [[state-space-model]] 状態空間モデルの概要

利用シーン

GDPや失業率など経済統計の季節調整値の算出、月次・四半期売上データの基調把握。

月次・四半期データなど季節性を持つ系列は、長期的なトレンド成分、周期的な季節成分、それらで説明できない不規則成分(残差)の和として分解できる。

状態空間モデルの枠組みでは、トレンドと季節成分をそれぞれ確率的に緩やかに変化する状態として定式化し、カルマンフィルタ・平滑化によって同時に推定する。これにより移動平均に基づく古典的な方法よりも、成分の構造変化に柔軟に追従できる。

季節調整値(トレンド+不規則、あるいはトレンドのみ)は、季節性による見かけの変動を取り除いて基調を把握する際に用いられる。

用語集

• トレンド成分T_t: 長期的な基調の動き
• 季節成分S_t: 一定周期で繰り返す変動
• 不規則成分I_t: トレンド・季節性で説明できない残りの変動