X12 para el ajuste de la estacionalidad - SAS

Question

Encontré este código en Internet y quería diseccionarlo antes de programar algo similar en SAS.

El problema es identificar la estacionalidad en una serie temporal. Quiero entender el código línea por línea:

proc x12 data=sales date=date season=12;
      var unempl_rate *already log differenced;
      transform function=none;
      regression predefined=td;
      automdl maxorder=(1,1)
              print=unitroottest unitroottestmdl autochoicemdl best5model;
      estimate;
      x11;
      output out=out(obs=23) a1 d11 d18;
   run;
   proc print data=out(obs=23);
      title 'Output Variables Related to Trading Day Regression';
   run;

Por línea:

1. la primera línea que se acaba de definir utiliza el procedimiento x12 con un conjunto de datos llamado "ventas" - mensualmente datos, indexados por la variable "fecha" y esperar una estacionalidad en los datos cada 12 meses.
2. esta línea indica la variable a analizar.
3. no era necesaria ninguna transformación, puesto que ya se había realizado una.
4. esta línea me confunde un poco, ¿se aplica la "regresión predifinida=td" para el ajuste/los valores atípicos/los eventos?

5-7. ¿Significan estas líneas la estimación de los mejores modelos ARIMA (lineales) sobre el residuo? 8- en adelante. Para la salida de resultados

Answer 1

Puede encontrar una descripción exhaustiva de la metodología en el sitio web del Censo, aquí . La rutina actual es X-13ARIMA-SEATS, es muy popular más allá de la Oficina del Censo.

Antiguamente se utilizaba el X-13. Si tiene estacionalidad anual en series mensuales, entonces este es el camino a seguir. Suministran la rutina para su descarga. Tienen un montón de referencias sobre el tema.

MATLAB tiene algunos ejemplos con código y explicaciones detalladas, por ejemplo, véase aquí