R 或 Python 中的季节性调整答案

【问题标题】：Seasonal Adjustment in R or PythonR 或 Python 中的季节性调整
【发布时间】：2011-04-15 07:29:08
【问题描述】：

有没有人知道在 Python 中进行季节性调整的例程，甚至在 R 中更好？以下是一个示例数据集（南非 CPI），该数据集在一年的前几个月往往会出现峰值：

我想找出去除季节性因素的潜在压力，但我希望使用相当简单的东西，内置在任何一种语言中，而不是直接连接或使用像 Demetra 这样的外部包。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

第 1 步。定义数据。

（从http://www.statssa.gov.za/publications/P0141/P0141February2011.pdf获取）

CPI <- c(102.3, 103.1, 104.3, 105.7, 106.2, 106.6, 107, 108.2, 108.5, 108.9, 
        108.9, 108.9, 109.2, 109.5, 110.2, 111.1, 111.3, 111.5, 111.5, 
        112.2, 112.3, 112.4, 112.6, 112.8, 113, 113.5, 114.3)

Step 2. 计算指数的每月变化，并转换为时间序列对象。

dCPI <- ts(CPI[-1] - CPI[-length(CPI)], start=2008, frequency=12)

步骤 3. 使用函数stl() 计算季节性、趋势和残差：

plot(stl(dCPI, "periodic"))

【讨论】：

第 4 步。然后从数据中减去季节性分量，得到季节性调整后的数据。
“周期”参数是什么意思，请问安德烈？另请注意，dCPI 的计算应为：dCPI
"periodic" 被传递给参数s.window。详情请见?stl。
@Andrie，还有一个问题：stl 函数是否进行任何指数或其他加权以增加最近数据的影响？我已经检查了 ?stl，但似乎没有。

【解决方案2】：

http://mail.scipy.org/pipermail/scipy-user/2010-January/023847.html

【讨论】：