새로운 계절이동평균필터가 추가된 X-11방법과 SEATS방법 비교 연구: 한국의 경제시계열 중심으로
A comparative study of SEATS method with a modified X-11 method by adding new seasonal moving average filters: Based on Korean economy time series
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초록
신호추출방법(Signal Extraction in ARIMA Time Series: SEATS)은 스페인 중앙은행에 의해 개발되어 유럽국가에서 많 이 사용되고 있 는 계절조정방법이다. 시계열의 모형이 알려져 있 는 경 우 안정적인 계절조정결과를 도출하는 등의 장점을 가지고 있어 X-11 방법과 같이 사용되고 있다. 최근에 X-13-ARIMA에서 제공하고 있는 계절이동평균필터( ×, ×, ×, ×)가 불규칙한 변동이 많고 다양한 변동이 존재하는 한국의 경제 시계열에 적합한가라는 의문 속에서 새로운 계절이동평균필터( ×, ×)가 개발되었다. 본 연구에서는 새롭게 개발된 계절이동평균을 이용하여 SEATS 방법과 안정성 비교를 수행하였다. 그 결과 일부 시계열에서 새로운 이동평균필터를사용할 때 SEATS 방법보다 안정적임을 확인할 수 있었으며, 이는 새로운 계절이동평균필터의 유용성을 다시 한번 확인시켜준다고 할 수 있다.
Abstract
SEATS(Signal Extraction in ARIMA Time Series) method developed by Bank of Spain is one of commonly used seasonal adjustment methods with X-13-ARIMA. This method especially produces stable seasonal adjustment results when the time series model is well known. Recently in order to handle Korean economic time series that usually have higher irregularity and more various seasonality, two new seasonal moving average filters, 3 × 7 and 3 ×11, are developed and adopted to X-13-ARIMA. In this study, SEATS method and a modified X-11 method with two new filters are compared in aspect of their stability and reliability. The result shows that some series are more stable when using new seasonal moving average filters than using SEATS method. This fact assures once again the utility of the newly proposed filters.
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