Regolazione moltiplicativo: Considerare il grafico degli Stati Uniti le vendite totali al dettaglio di automobili da gennaio 1970 al maggio del 1998, in unità di miliardi di dollari, come riportato a suo tempo da gli Stati Uniti Bureau of Economic Analysis: Gran parte della tendenza è dovuta solo per l'inflazione. I valori possono essere sgonfiati, cioè convertiti in unità di dollari costanti piuttosto che nominali, da dividendoli per un opportuno indice dei prezzi scalata a un valore di 1,0 in qualunque anno è desiderato come anno di riferimento. Here8217s il risultato della divisione per l'indice statunitense dei prezzi al consumo (CPI) scalata a 1,0 nel 1990, che converte le unità a miliardi di dollari 1990: (I dati possono essere trovati in questo file Excel ed è anche analizzato in dettaglio in. le pagine su modelli ARIMA stagionali su questo sito) c'è ancora una tendenza al rialzo in generale, e la crescente ampiezza delle variazioni stagionali è indicativa di un andamento stagionale moltiplicativo:. l'effetto stagionale si esprime in termini percentuali, per cui la grandezza assoluta della stagione variazioni aumenta come la serie si sviluppa nel corso del tempo. Tale modello può essere rimosso mediante regolazione moltiplicativo stagionali. che viene realizzato dividendo ogni valore della serie temporali da un indice stagionale (un numero nei pressi 1.0) che rappresenta la percentuale di normale tipicamente osservato in quella stagione. Ad esempio, se le vendite Decembers sono tipicamente 130 del valore normale mensile (basato su dati storici), allora ogni Decembers vendite sarebbero destagionalizzati dividendo per 1.3. Allo stesso modo, se le vendite Januarys sono solo 90 del normale in genere, allora ogni vendita Januarys sarebbero destagionalizzati dividendo per 0,9. Così, il valore Decembers sarebbe corretto verso il basso mentre Januarys sarebbe essere riviste al rialzo, correggendo per l'effetto stagionale previsto. A seconda di come sono stati stimati a partire dai dati, gli indici stagionali potrebbero rimanere lo stesso da un anno all'altro, o potrebbero variare lentamente nel tempo. Gli indici stagionali calcolati dalla procedura di Decomposizione stagionale in Statgraphics sono costanti nel tempo, e sono calcolati tramite il cosiddetto quotratio-to-movimento method. quot media (Per una spiegazione di questo metodo, vedere le diapositive in previsione di destagionalizzazione e . le note sull'attuazione foglio di destagionalizzazione) Ecco gli indici stagionali moltiplicativi per le vendite di auto come calcolato dalla procedura di decomposizione stagionale in Statgraphics: Infine, ecco la versione destagionalizzato delle vendite di auto sgonfiati che si ottiene dividendo ogni valore mesi dalla il suo indice stagionale stimato: si noti che il modello stagionale pronunciato è andato, e ciò che rimane sono la tendenza e componenti cicliche dei dati, oltre a rumore casuale. Additivo di regolazione: In alternativa al moltiplicativo destagionalizzazione, è anche possibile eseguire la regolazione additivo stagionale. Una serie temporale le cui variazioni stagionali sono più o meno costante in grandezza, indipendentemente dal livello medio attuale della serie, sarebbe un candidato per additivo destagionalizzazione. In additivo destagionalizzazione, ogni valore di una serie temporale è regolato aggiungendo o sottraendo una quantità che rappresenta il valore assoluto del quale il valore in quella stagione dell'anno tende ad essere inferiore o superiore normale, come stimato dai dati precedenti. modelli stagionali additivi sono piuttosto rari in natura, ma una serie che ha un andamento stagionale moltiplicativo naturale viene convertito in uno con un andamento stagionale additivo applicando una trasformazione logaritmica ai dati originali. Pertanto, se si utilizza destagionalizzazione in combinazione con una trasformazione logaritmica, probabilmente dovreste usare additivo invece di aggiustamento moltiplicativo di stagione. (Nella stagionale di decomposizione e le procedure di previsione in Statgraphics, si è data una scelta tra additivi e destagionalizzazione moltiplicativa.) (Torna a inizio pagina.) Acronimi: Nell'esaminare le descrizioni di serie temporali in DataDisk e da altre fonti, l'acronimo SA sta per quotseasonally regolata, mentre la NSA sta per quotnot destagionalizzati. Un tasso destagionalizzato annuale (Saar) è una serie di tempo in cui ogni valore periodi è stato rettificato per stagionalità e poi moltiplicato per il numero di periodi in un anno, come se lo stesso valore era stata ottenuta in ogni periodo per un anno intero. (Torna a inizio pagina.) In tempo reale previsione turismo regionale con le indagini di sentimento di affari valutiamo previsione precisione con metodi descrittiva e inferenziale. indicatori di fiducia delle imprese migliorano la bontà di precisione in forma e di previsione. Estendere le indagini sentimento di business per il turismo promette grande guadagno informativo. Questo studio fornisce la prova che dal lato dell'offerta informazioni morbida, recuperate dalle indagini aziendali, è efficace nella previsione tempo reale degli arrivi alberghiere a livello regionale. Valutiamo l'effetto di includere indicatori di fiducia delle imprese in specifiche naiumlve comunemente utilizzati e dei modelli di serie storiche strutturali, usando residui e diagnostica predittiva. Troviamo che sia la bontà del-e la precisione delle previsioni dei modelli aumentata sono superiori a quelle dei modelli di base. Di qui l'opportunità di estendere al settore turistico le indagini sulla fiducia delle imprese attualmente realizzata dalle Camere di Commercio provinciali per il settore manifatturiero, permettendo una gestione efficace e tempestiva di mercato del turismo locale, dove è probabile che informazioni ufficiali da entrambi manca o poveri in qualità. produzione di alloggio regionale informazioni indicatori di business sentiment manager ha bisogno di Stato la valutazione dei modelli spaziali Previsioni corrispondente autore. Università di Bologna, Dipartimento di Scienze Statistiche, Paolo Fortunati, Bologna, BO, Italia. copia Copyright 2014 Elsevier Ltd. Tutti i diritti riservati. Andrea Guizzardi è professore associato con gli appuntamenti congiunti presso il Dipartimento di Statistica lsquoPaolo Fortunatirsquo e presso il Centro di Studi Superiori sul Turismo (CAST) dell'Università degli Studi di Bologna (IT). Egli conduce un programma di apprendimento continuo managementrdquo viaggio ldquobusiness, presso la stessa Università. I suoi principali interessi di ricerca riguardano alberghi spettacoli, destination management in piccole aree, e (business) analisi della domanda turistica e di previsione. Dal 1999 è responsabile del progetto e ricercatore principale di molti progetti per la misura della domanda turistica, fondata da entrambi i responsabili politici e gli operatori privati del settore turismo (alberghi e società di gestione di viaggio). Annalisa Stacchini è laureato Master in Economia e Filosofia. Attualmente è dottorando in metodologia statistica presso il Dipartimento di Statistica lsquoPaolo Fortunatirsquo e collabora con il Centro di Studi Superiori sul Turismo (CAST) dell'Università degli Studi di Bologna (IT). I suoi principali interessi di ricerca sono flussi di modellazione e turismo previsione, analizzando lo scenario competitivo di destinazione turistica, le questioni relative al mercato di compagnia aerea tickets. Measuring effetti economici di lungo periodo dei rischi naturali Cita questo articolo come: McComb, R. Moh, YK. Schiller, R. C. Nat Rischi (2011) 58: 559. doi: 10.1007s11069-010-9687-2 Questo lavoro studia gli effetti economici di lungo periodo di maltempo sulle economie regionali. Un evento catastrofico, come un uragano, avrà un effetto sia della regione direttamente impatto e regioni adiacenti. Con aumentando notevolmente i danni causati da eventi meteorologici catastrofici nel corso degli ultimi decenni, valutazione globale dell'impatto economico di lungo periodo dei disastri naturali in tutta la regione più vasta diventa più importante che mai per la pianificazione per il recupero post-catastrofe. Stimiamo l'effetto a lungo termine di Katrina sul tasso di disoccupazione di Houston, TX impiegando serie temporali e modelli a effetti fissi. Utilizzando Dallas come controllo, troviamo che Katrina è associato ad un tasso di disoccupazione di lungo periodo superiori a Houston di quanto sarebbe altrimenti si sarebbe aspettato. Questo implica che gli effetti avversi relativi uragano generati su Houston. I nostri risultati suggeriscono che le aree che sono geograficamente prossimità della zona direttamente impattato in grado di sostenere durevoli conseguenze economiche negative. Pericoli naturali lungo periodo effetti economici Time-serie di stima dei dati del pannello stima Riferimenti Baltagi BH, Wu PX (1999) hanno durate diverse regressioni dati panel con AR (1) disturbi. Teoria Econom 15: 814.823 CrossRef Google Scholar Blair BF, Rezek JP (2008) Gli effetti dell'uragano Katrina su prezzo pass-through per la benzina costa del Golfo. 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