Интерпретация сезонности во временных рядах

Question

У меня есть дискретный временной ряд, охватывающий 49 кварталов в период с января 2007 года по март 2019 года, который я пытаюсь проанализировать. Прежде чем приступить к различным формам анализа, я хотел проверить наличие сезонности и попытался найти методы для таких в R. Вначале я использовал функцию WO (Webel и Ollech) из пакета seastests, которая сообщила мне, что данные сделали не отображать сезонность.

library(seastests)
summary(wo(tt))

> summary(wo(tt))
Test used:  WO 
Test statistic:  0
P-value:  0.8174965 0.5785041 0.2495668
The WO - test does not identify  seasonality

Тем не менее, я хотел проверить это снова и использовал функцию разложения, из которой я получил ниже, которая, как представляется, предлагает сезонный компонент. Кто-нибудь может посоветовать, если;

1. Я правильно читаю разложенные данные? И
2. Почему существует такое различие между разложением и самыми лучшими результатами?

Answer 1

Функция разложения - это простая функция, которая в основном оценивает (скользящее) среднее за период. Волатильность вашего временного ряда сильно увеличивается в последние годы. Таким образом, средние значения могут увеличиваться при случайном увеличении. Кроме того, сезонный компонент, который вы получаете с помощью функции degpose (), в основном всегда будет выглядеть сезонным.

set.seed(1234)
x <- ts(rnorm(80), frequency=4)
seastests::wo(x)
plot(decompose(x))

Поэтому тесты на сезонность предпочтительнее, чем оценка того, является ли временной ряд действительно сезонным. Тем не менее, если у вас есть информация о том, что процесс создания данных изменился, вы можете использовать тест в последние несколько лет наблюдений.