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Direkte Schätzung der Trend-Konjunktur-Komponente versus Saisonbereinigung am aktuellen Zeitreihenrand / Direct Approximation of the Trend-Cyclical-Component versus Seasonal Adjustment at the Current End of a Time Series
In der vorliegenden Arbeit wird die Leistungsfähigkeit zweier Verfahren zur Verdeutlichung der konjunkturellen Entwicklung einer wirtschaftlichen Zeitreihe am aktuellen Rand verglichen. Es handelt sich dabei um einen neu entwickelten Tiefpassfilter und das Saisonbereinigungsverfahren ASA-II. Die Unt...
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Published in: | Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik 2001-04, Vol.221 (2), p.129-144 |
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Format: | Article |
Language: | English |
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Summary: | In der vorliegenden Arbeit wird die Leistungsfähigkeit zweier Verfahren zur Verdeutlichung der konjunkturellen Entwicklung einer wirtschaftlichen Zeitreihe am aktuellen Rand verglichen. Es handelt sich dabei um einen neu entwickelten Tiefpassfilter und das Saisonbereinigungsverfahren ASA-II. Die Untersuchung stützt sich zunächst auf eine grafische Gegenüberstellung der mit den beiden Verfahren für einzelne Zeitreihen geschätzten Ergebnisse. Die gezeigten Beispiele weisen auf eine überlegene Aussagekraft des direkt geschätzten Konjunkturverlaufs hin. Die anschließenden Versuche, dieses Urteil anhand von quantitativen Methoden und unterstützt durch stochastische Simulationen zu verallgemeinern, animieren zu der Schlussfolgerung, dass mit dem neuen Tiefpassfilter eine interessante Alternative zu Saisonbereinigungsverfahren - insbesondere für kürzere Zeitreihen - zur Verfügung steht.
This paper compares the efficiency of two methods explaining the cyclical movement of a time series at its current end. It refers to a newly developed low-pass filter and the seasonal adjustment method, represented by ASA-II. The empirical analysis starts with a visual comparison of the results of the alternative methdos applied to five select time series. These examples point to a superior informative value of the directly estimated cyclical development. Subsequent attempts to underpin these results using stochastic simulations support the conclusion that the new filter is an interesting alternative to conventional seasonal adjustment methods, especially for short time series. |
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ISSN: | 0021-4027 2366-049X |
DOI: | 10.1515/jbnst-2001-0202 |