Analiza seriilor de timp sezoniere

Aceasta lucrare propune o tema de actualitate in domeniul analizei seriilor de timp. Analizele socio-economice necesita cunoasterea evolutiei in timp a fenomenelor si obtinerea de informatii care fac posibila stapanirea unui viitor incert. Analiza seriilor de timp sezoniere urmareste, in principal, izolarea partilor componente ale acestora: tendinta, componenta ciclica, componenta sezoniera si componenta aleatoare sau reziduala. Ideea descompunerii seriilor de timp a aparut inca din secolele XVI-XVII, cand Kepler a studiat miscarea periodica a planetelor, prin metode grafice. In anul 1919, W.M. Pearson a propus o definire, valabila si astazi, a componentelor seriei de timp si o prima metoda completa de descompunere a seriei. Primele studii dedicate descompunerii seriilor temporale economice vizau, in special, identificarea si analiza componentei ciclice, prin care se prevedeau crizele economice. In acest context, variatiile sezoniere prezentau un interes practic minim si erau eliminate. Importanta analizei componentei sezoniere a seriilor de timp a fost reconsiderata si prezinta astazi un interes practic dublu. Pe de o parte, extragerea componentei sezoniere este necesara pentru obtinerea si prognoza tendintei de evolutie a fenomenelor. Pe de alta parte, extragerea componentei sezoniere este necesara in realizarea prognozelor pe termen scurt, bazate pe agregarea prognozelor individuale ale componentelor seriei. Tratarea seriilor de timp sezoniere, a evoluat de la conceptia clasica, in care variatiile sezoniere sunt considerate rigide si perfect repetabile in timp, la conceptia moderna, in care variatiile sezoniere sunt considerate stochastice. Potrivit evolutiei conceptiilor de tratare a seriilor de timp sezoniere, metodele de analiza si prognoza a acestora s-au dezvoltat de la metoda clasica a mediilor mobile, la metoda Census I, cu variantele sale Census II, pana la Census X11, urmate de metode ca Dainties, BV4, SABL, X11/X12 ARIMA, TRAMO/SEATS. Paralel cu aceste metode, bazate pe descompunerea si apoi agregarea prognozelor individuale ale componentelor seriei, s-au dezvoltat metode de prognoza simultana a componentelor, precum ajustarea exponentiala Holt-Winters si metoda Box-Jenkins. In prezent, la nivel european si nu numai, exista preocupari pentru gasirea celei mai bune metode de extragere a variatiilor sezoniere, prin care sa se asigure comparabilitatea internationala a datelor desezonalizate. Asupra acestei teme s-au publicat numeroase lucrari si s-au organizat conferinte stiintifice, in care au fost implicate universitati, institutii private si publice, inclusiv Biroul European de Statistica, Eurostat. In prezent, Eurostat foloseste in paralel doua metode de descompunere a seriilor de timp, X-12 ARIMA si TRAMO/SEATS. In elaborarea acestei lucrari au fost urmarite doua obiective. Primul obiectiv a fost acela de a prezenta conceptele de baza ale domeniului analizei seriilor de timp, intr-un mod cat mai sintetic si accesibil. Al doilea obiectiv l-a constituit incercarea de a familiariza cititorul cu aplicarea metodelor de analiza si prognoza cu ajutorul pachetelor de programe SPSS si EViews. Lucrarea este structurata pe 5 capitole. Primul capitol cuprinde elemente conceptuale folosite in analiza seriilor de timp sezoniere, precum conceptul de serie de timp, componentele seriei de timp, conceptia clasica vis-à-vis de conceptia moderna de tratare a seriilor de timp si evolutia lor, tipuri de serii de timp. In capitolul doi sunt prezentate metode de identificare a componentelor unei serii de timp si a schemei de agregare a acestora. Capitolul trei cuprinde o prezentare sintetica a celor mai utilizate metode de descompunere a seriilor de timp sezoniere: metoda mediilor mobile, metoda Census X11, metoda X-12 ARIMA, metoda TRAMO/ SEATS. Metodele sunt descrise sub aspectul algoritmului, avantajelor si limitelor fiecareia dintre ele. Capitolul se incheie cu o descriere a evolutiei metodelor de desezonaliare a seriilor de timp folosite de statele membre ale Uniunii Europene. Metodele de prognoza a seriilor de timp sezoniere, precum si criteriile de alegere a celui mai bun model de prognoza, sunt prezentate in capitolul patru. Sunt descrise metodele: metode de prognoza bazate pe coeficientii sezonieri, metoda Ajustarii Exponentiale Holt-Winters, metoda Box-Jenkins. Capitolul cinci cuprinde o serie de aplicatii realizate in pachetele de programe EViews 5 si SPSS 13. Analiza seriilor de timp nu este, practic, posibila fara utilizarea unui pachet de programe statistice. Aplicatiile pe datele reale privind rata somajului din Romania au scopul de a ilustra si clarifica procedurile teoretice si de calcul prezentate in capitolele teoretice anterioare. In acest fel, lucrarea se adreseaza unui cerc larg de cititori, studenti, masteranzi, cercetatori, dar si practicieni care se confrunta cu probleme legate de analiza si prognoza dinamicii fenomenelor.