• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.457-471
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• 2023

월별 시계열은 일별 시계열의 월별 합이지만, 일별 시계열을 대체로 관측할 수 없어서 요일구성변동, 명절·공휴일변동 등 달력변동을 가상적으로 가정한 가변수를 포함한 RegARIMIA 모형을 이용하여 추정하고 있다. 일별 시계열을 관측할 수 있다면 요일구성변동, 명절·공휴일변동 등 달력변동을 일별 시계열을 바탕으로 추정할 수 있고 이를 이용하여 월별 시계열의 계절조정을 개선할 수 있다. 이 논문에서는 일별 시계열의 달력변동 추정을 이용하여 월별 시계열의 계절조정을 개선하는 방법을 제안하고, 이 방법을 적용하여 3개의 월별 시계열을 계절조정하고 기존의 X-13ARIMA-SEATS를 이용한 계절조정과 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.205-220
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• 2016

경제통계에서 기조적 변동인 추세변동과 순환변동을 살펴보려면 경제통계에서 달력변동을 포함한 계절변동을 적절히 제거하는 계절조정이 필요하다. 계절조정방법으로는 전년동기대비 증감률과 같이 간편한 방식이 있지만 통계작성기관에서는 이동평균 또는 시계열모형을 기반으로 한 X-12-ARIMA 또는 TRAMO-SEATS를 이용하여 계절조정계열을 작성한다. 통계청과 한국은행은 X-12-ARIMA 또는 X-13ARIMA-SEATS에 우리나라 고유의 명절, 공휴일 등을 추가로 보정한 계절조정방법을 만들고 이를 이용하여 우리나라 주요 경제통계의 계절조정계열을 작성, 공표하고 있다. 본 논문에서는 그 동안의 연구를 바탕으로 계절조정의 기본 원리와 우리나라의 계절조정 현황을 정리하고, 월별 산업생산지수(제조업)와 취업자의 계절조정을 통해 계절조정의 주요 쟁점을 정리하였다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.335-350
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• 1998

X11ARIMA는 1965년 미국 센서스국에서 개발된 X11분석 방법에 기초한 시계열 분석방법으로 Dagum(1975)에 의해 개발되었다. 이 기법은 Dagum(1988)에 의하여 북미지역의 174개의 경제지수를 바탕으로 일부 기본모형이 수정·보완되어 오늘날에 이르고 있다. 최근에는 회귀 모형과 ARIMA모형을 동시에 고려하여 특이치와 추세 변환효과(outlier arid Trend-change effects), 계절변동(seasonal effect), 그리고 달력효과(calendal effect) 등을 추정한 William 등(1995)과 Chen과 Findley(1995)의 X12ARIMA분석 방법이 소개되었다. 그러나 위의 모든 기법들은 주로 북미지역의 경제지수를 기초로 하고 있다. 본 논문에서는 우리나라의 산업중분류에서 산출되는 102개(생산(27), 출하(27), 재고(27), 가동률(21))의 지수에 대한 우리나라의 표준 ARIMA모형을 제시하고, 우리나라에 적합한 이동평균항수를 제공하고자 한다. 그리고 우리나라의 설, 추석 등의 명절효과를 태양력으로 전환함과 동시에, 최근에 논의되고 있는 X12ARIMA에서 사용되는 회귀모형과 ARIMA모형을 동시에 고려하는 명절효과를 도출하고자 한다.