R或Python中的季节性调整

Question

有没有人知道在Python或者更好的R中有没有进行季节性调整的常规程序呢？这里有一个数据集（南非CPI），它往往在一年的前几个月会出现峰值。我想找到除去季节性因素的潜在压力，但是我希望使用一些相对简单的东西，最好是内置于任一语言中，而不是与外部包接口或直接使用Demetra等外部包。

- Thomas Browne

Answer 1

步骤1. 定义数据。

（来源于 http://www.statssa.gov.za/publications/P0141/P0141February2011.pdf）

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)

第2步。计算指数的月度变化，并将其转换为时间序列对象。

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

第三步。使用函数stl()计算季节性、趋势和残差：

plot(stl(dCPI, "periodic"))

- Andrie

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步骤4：然后从数据中减去季节性成分以获得季节调整后的数据。 - Rob Hyndman

请问，“periodic”参数是什么意思，Andrie？另外请注意，dCPI的计算应为： dCPI <- ts((CPI[-1] / CPI[-length(CPI)] - 1), ..... - Thomas Browne

将"periodic"传递给参数s.window。有关详细信息，请参见?stl。 - Andrie

@Andrie，还有一个问题：stl函数是否进行任何指数或其他加权来增加最近数据的影响力？我已经检查了?stl，似乎没有。 - Thomas Browne

Answer 2

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

- user227667