Очистка от сезонности

Некоторое время назад занялся отслеживанием макроэкономической ситуации и сразу натолкнулся на небольшую проблемку: статистика по России обычно поставляется в «сыром виде» без очистки от сезонного фактора. В результате изменения различных индикаторов месяц к месяцу интерпретировать практически невозможно, а изменения к соответствующему периоду прошлого года скорее показывают, что было в среднем в прошлом году, а не то, что происходит сей час.
В результате задался вопросом очистки данных от сезонного фактора. Оказалось, что есть достаточно много различных методик: американская X-12-ARIMA, немецкая BV4.1, методика Bayesian Seasonal Adjustment, разработанная Hirotsugu Akaike. Но все это мне не понравилось, так как с одной стороны ставить специальные программы не хотелось, а реализовать их в Excel сложно; с другой стороны они частично используют ad hoc подход при выборе параметров сглаживания сезонности.
В итоге я остановился на фильтре Калмана - сделать его в Excel оказалось достаточно просто, а с помощь Solver легко подобрать необходимые параметры методом максимального правдоподобия.
В результате удалось, наконец (давно мечтал), узнать, какая же сей час потребительская инфляция. Прирост потребительских цен в июне к июню 2008 года составляет согласно официальным данным 11,9%, но все говорят, что сей час инфляция тормозиться. Расчеты показали, что, что трендовая потребительская инфляция, расчищенная от сезонного фактора, в пересчете на год составила около 8,1%. Для нас не плохо, посмотрим, как будут решать вопрос бюджетного дефицита, пока есть все шансы удержать достигнутые уровни.

Аналогичным образом удалось расправится с индексом промышленного производства. Согласно официальным данным, падение за последний год составило 12,1%, рост к предыдущему месяцу — 4,5%. Расчистка от сезонности показала, что в июне трендовый рост составил 3,2% в годовом исчислении. Немного, но, видимо, дно мы действительно проходим.