He estado leyendo en el ajuste estacional (la eliminación de la "temporada" periódico de los componentes de una serie de tiempo), recientemente y a pesar de que veo un montón de fantasía de trabajo alrededor de los modelos ARIMA y de lujo de las formas de identificar la estacionalidad, veo relativamente poco, en el trabajo de desplazar el dominio de la frecuencia y mirando series de Fourier o de ondas o cualquier cosa a lo largo de esas líneas. Hay algunos viejos artículos sobre el tema, pero parece que la corriente principal de los enfoques no hacer nada directamente en ese espacio.
¿Alguien sabe por qué? ¿Ingenuamente la aplicación de la transformada de Fourier, la eliminación no deseada componentes periódicos, y la inversión se llevan a malos resultados? Hay una encuesta de ajuste estacional desde la perspectiva de "usted podría pensar que el uso de XYZ, pero esta es la razón por la que no funciona y cómo esos principales técnicas de mejorar en eso"?
