Prof. Constantin ANGHELACHE PhD (actincon@yahoo.com)
Bucharest University of Economic Studies / „Artifex” University of Bucharest
Prof. Gabriela Victoria ANGHELACHE PhD (gabriela.anghelache@gmail.com)
Bucharest University of Economic Studies
Oana BÂRSAN (actincon@yahoo.com)
Bucharest University of Economic Studies
Abstract
Seriile de timp sunt foarte importante în analiza și compararea indicatorilor macro-economici pe plan internațional. Metodologia de prelucrare și analiză este, de regulă, diferită de la o țară la alta. Pentru aceasta se pune problema unificării conținutului metodologic de culegere și sintetizare a seriilor de timp. În acest sens, Eurostat este preocupat de armonizarea metodologiei de utilizare a seriilor dinamice. Seriile dinamice asigură și analiza evoluțiilor creșterii economice (Produsul Intern Brut) prin descompunerea pe factori de influență. Problema privind descompunerea seriilor cronologice a fost sintetizată de Eurostat în metodologia Tramo-Seats (Time Series Regression with ARIMA Noise, Missing Observations, and Outliers – Signal Extraction in ARIMA Time Series). Elementele teoretice care stau la baza acestei metodologii asigură interpretarea corectă a fluxurilor comerciale, mai ales la nivel de grupe de produse. Metodologia Tramo-Seats cuprinde mai multe etape după cum urmează: construirea modelului ARIMA; identificarea valorilor extreme; liniarizarea și apoi prelucrarea prin metoda Seats pentru descompunerea efectivă; utilizarea metodei Seats ca funcție de densitate a modelului estimat; estimarea parametrilor pentru componentele considerate și în final, introducerea valorilor extreme și a efectelor speciale în componentele estimate. Aspectele particulare privind conținutul acestei metodologii sunt prezentate în cadrul articolului indentificandu-se și relațiile matematice specifice fiecărei etape și a metodologiei Tramo-Seats în final.
Cuvinte cheie: Modelul ARIMA, metoda Tramo, metoda Seats, metodologie, serie dinamică, influență factorială.
Clasificarea JEL: C10, c32, C46
THE TRAMO – SEATS MODEL USED IN THE DYNAMIC SERIES ANALYSIS
Abstract
The time series are very important in analyzing and comparing macroeconomic indicators internationally. The methodology of processing and analysis is, as a rule, different from one country to another. This is the question of unifying the methodological content of collecting and synthesizing time series. In this respect, Eurostat is concerned with harmonizing the methodology for using dynamic series. The Dynamic Series also provides an analysis of economic growth (Gross Domestic Product) through decomposition on factors of influence. The breakdown of chronological series has been synthesized by Eurostat in the Tramo-Seats methodology (ARIMA Noise, Missing Observations and Outliers in ARIMA Time Series). The theoretical elements underlying this methodology ensure the correct interpretation of trade flows, especially at the product group level. The Tramo-Seats methodology includes several steps as follows: building the ARIMA model; identifying extreme values; linearization and then processing by the Seats method for actual decomposition; using the Seats method as the estimated model density function; estimating the parameters for the considered components, and ultimately introducing extreme values and special effects into the estimated components. Particular aspects regarding the content of this methodology are presented in the article, identifying the mathematical relations specific to each stage and the Tramo-Seats methodology in the end.
Keywords: ARIMA model, Tramo method, Seats method, methodology, dynamic series, factorial influence.
JEL Classification: C10, c32, C46
