Was ist der Unterschied zwischen Periodenzyklus und Saisonalität?
On Januar 22, 2021 by adminNach dem, was ich hier gelesen habe https://onlinecourses.science.psu.edu/stat510/node/47 gibt es keine Saisonalität, da es sich bei den Daten um Jahresdaten handelt.
„Gibt es Saisonalität, was bedeutet, dass sich die Höhen und Tiefen in Bezug auf die Kalenderzeit wie Jahreszeiten, Quartale, Monate, Tage regelmäßig wiederholen der Woche und so weiter. „
Aber wenn ich zum Beispiel eine Zeitreihe für Regen mit Daten in Jahren habe und die Daten ein Muster zeigen, das sich in den gleichen Monaten während des Jahres wiederholt, ist dies ist nicht saisonabhängig, da der Zeitraum in Jahren angegeben ist?
Woher wissen Sie, ob es sich um Saisonalität oder Periodenzyklus handelt?
Sehen Sie sich das folgende Beispiel an
Schauen Sie, was sie für die Immobilienverkaufsreihe
gesagt haben
„Die monatlichen Immobilienverkäufe (oben links) zeigen eine starke Saisonalität innerhalb eines jeden Jahres sowie ein starkes zyklisches Verhalten mit einem Zeitraum von etwa 6 bis 10 Jahren. In diesem Zeitraum ist kein Trend in den Daten erkennbar. „
Aber woher wissen sie, dass es sich um Saisonalität handelt? Ich kann nichts sehen.
Kommentare
- Ich glaube nicht, dass Sie durch visuelle Inspektion dieses Diagramms selbst zuverlässig auf die Saisonalität schließen können. Wenn der Zeitraum bekannt ist (z. B. 1 Jahr), können Sie die Daten in Bezug auf die relative Zeit (z. B. für Jahresperiode, Diagramm als Tag des Jahres). Wenn die genaue Periode nicht bekannt ist, können Spektralmethoden verwendet werden. Beachten Sie, dass die Sprache für dieses Phänomen je nach Feld variiert. Was Sie " Saisonalität " und " Zyklizität " wird in der Ökonometrie normalerweise als " periodisch " und " zyklisch " (oder quasi-periodisch ) in der Geophysik.
- Wo Ihre Referenz angibt " Fast per Definition Es gibt keine Saisonalität, da es sich bei den Daten um jährliche Daten handelt. " Es ist irreführend. Dies ist nicht die Definition, die es gegeben hat: In diesem Zitat wurde die Bedeutung von " saisonal " stillschweigend geändert die umgangssprachliche, die sich speziell auf vier Jahreszeiten bezieht. Natürlich können jährliche Daten " Saisonalität " haben, wie zuvor definiert: US-Präsidentschaftswahlzyklen, zehnjährige Volkszählungszyklen Astronomische Zyklen (wie Planetenbahnen), periodische Zikaden (mit Zyklen von 13 bis 17 Jahren) und viele weitere Phänomene weisen eine lange Saisonalität auf.
Antwort
Der Unterschied zwischen saisonalem und zyklischem Verhalten hängt damit zusammen, wie regelmäßig die Änderungsperiode ist. Ein saisonales Verhalten ist sehr streng regelmäßig, was bedeutet, dass zwischen den Spitzen und Tälern der Daten eine genaue Zeitspanne liegt. Zum Beispiel würde die Temperatur ein saisonales Verhalten haben. Der kälteste Tag des Jahres und der wärmste Tag des Jahres können sich bewegen (aufgrund anderer Faktoren als der Zeit als Einfluss auf die Daten), aber Sie werden nie eine Abweichung im Laufe der Zeit sehen, wenn der Winter im Juni auf der Nordhalbkugel kommt.
Zyklisches Verhalten kann andererseits mit der Zeit driften, da die Zeit zwischen den Perioden nicht genau ist. Beispielsweise tendiert der Aktienmarkt dazu, zwischen Perioden mit hohen und niedrigen Werten zu wechseln, aber es gibt keine festgelegte Zeitspanne zwischen diesen Schwankungen.
Serien können sowohl zyklisches als auch saisonales Verhalten zeigen. Im obigen Beispiel für Immobilienpreise gibt es einen zyklischen Effekt aufgrund des Marktes, aber es gibt auch einen saisonalen Effekt, da die meisten Menschen lieber in die USA ziehen würden Sommer, wenn ihre Kinder zwischen den Schulklassen sind. Sie können auch mehrere saisonale (oder zyklische) Effekte haben. Zum Beispiel neigen Menschen dazu, positive Verhaltensänderungen am „1.“ von etwas vorzunehmen, so dass Sie Spitzen im Fitnessstudio sehen natürlich am 1. des jahres, aber auch o am ersten eines jeden Monats und jeder Woche, sodass die Teilnahme am Fitnessstudio jährlich, monatlich und wöchentlich erfolgt. Wenn Sie nach einem zweiten saisonalen Muster oder einem zyklischen Muster in saisonalen Daten suchen, kann es hilfreich sein, einen gleitenden Durchschnitt mit der höheren saisonalen Häufigkeit zu verwenden, um diese saisonalen Effekte zu beseitigen. Wenn Sie beispielsweise einen gleitenden Durchschnitt der Gehäusedaten mit einer Fenstergröße von 12 nehmen, sehen Sie das zyklische Muster deutlicher. Dies funktioniert jedoch nur, um ein Muster mit höherer Frequenz von einem Muster mit niedrigerer Frequenz zu entfernen.
Außerdem muss das saisonale Verhalten für die Aufzeichnung nicht nur für Zeiteinheiten unter einem Jahr auftreten. Zum Beispiel durchläuft die Sonne sogenannte „Sonnenzyklen“, dh Zeiträume, in denen sie mehr oder weniger Wärme abgibt. Dieses Verhalten weist eine Saisonalität von fast genau 11 Jahren auf, sodass eine jährliche Zeitreihe der von der Sonne abgegebenen Wärme eine Saisonalität von 11 Jahren hätte.
In vielen Fällen kann der Unterschied zwischen saisonalem und zyklischem Verhalten erkannt oder mit angemessener Genauigkeit gemessen werden, indem die Regelmäßigkeit der Peaks in Ihren Daten betrachtet und nach einer Abweichung der Timing-Peaks vom mittleren Abstand zwischen ihnen gesucht wird . Eine Reihe mit starker Saisonalität zeigt deutliche Peaks in der partiellen Autokorrelationsfunktion sowie in der Autokorrelationsfunktion, während eine zyklische Reihe nur die starken Peaks in der Autokorrelationsfunktion aufweist. Wenn Sie jedoch nicht über genügend Daten verfügen, um dies festzustellen, oder wenn die Daten sehr verrauscht sind, was die Messungen schwierig macht, können Sie am besten feststellen, ob ein Verhalten zyklisch oder saisonal ist, indem Sie über die Ursache der Datenschwankungen nachdenken. Wenn die Ursache direkt von der Zeit abhängt, sind die Daten wahrscheinlich saisonabhängig (z. B. dauert es ~ 365,25 Tage, bis sich die Erde um die Sonne bewegt, die Position der Erde um die Sonne beeinflusst die Temperatur, daher zeigt die Temperatur ein jährliches saisonales Muster). Wenn andererseits die Ursache eher auf früheren Werten der Serie als direkt auf der Zeit basiert, ist die Serie wahrscheinlich zyklisch (z. B. wenn der Wert der Aktien steigt, gibt dies Vertrauen in den Markt, sodass mehr Menschen investieren Wenn die Preise steigen und umgekehrt, weisen die Aktien daher ein zyklisches Muster auf.
Kommentare
- (+1) Für lange Zeiträume " Saisonalität ", Milankovitch Zyklen sind ein schönes Beispiel.
Antwort
Der Begriff Zyklus bezieht sich auf die wiederkehrenden Variationen in Zeitreihen, die in der Regel länger als ein Jahr dauern und bis zu 15 oder 20 Jahre dauern können. Diese Variationen sind weder in der Amplitude noch in der Länge regelmäßig. Die meisten geschäftlichen Zeitreihen weisen eine Art zyklische oder oszillatorische Variation auf. Diese Schwankungen sind langfristige Bewegungen, die einen konstant wiederkehrenden Anstieg und Rückgang der Aktivität darstellen. Saisonale Schwankungen sind die periodischen Bewegungen der Geschäftstätigkeit, die regelmäßig jedes Jahr auftreten und ihren Ursprung in der Natur des Jahres selbst haben. Da sich diese Abweichungen über einen Zeitraum von 12 Monaten wiederholen, können sie ziemlich genau vorhergesagt werden. Nahezu jede Art von Geschäftstätigkeit unterliegt mehr oder weniger saisonalen Einflüssen, weshalb diese Schwankungen als normale Phänomene angesehen werden, die sich jedes Jahr wiederholen.
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- Saisonale und zyklische Muster hängen in keiner Weise von der Zeitskala ab, sondern von der Regelmäßigkeit. Sie können zyklische Muster haben, die in der Größenordnung von Sekunden schwingen, und saisonale Muster können Frequenzen von mehr oder weniger als einem Jahr haben. Denken Sie an Verkehrsmuster; Es gibt eine 7-Tage-Saisonalität (wöchentlich). An den meisten Tagen des Jahres (obwohl es auch eine jährliche Saisonalität gibt) ist die Anzahl der Autos, die an einem bestimmten Tag unterwegs sind, dem gleichen Tag der Vorwoche ähnlicher als dem gleichen Tag des Vorjahres.
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