This paper suggests a new semi-para

This paper suggests a new semi-parametric multivariate approach to seasonal ad- justment. The primary innovation is to use a large dimensional factor model of cross section dependence to estimate the trend component in the seasonal decomposition of each time series. Because the trend component is speciÖed to capture covariation be- tween the time series, common changes in the level of the time series are accommodated in the trend, and not in the seasonal component, of the decomposition. The seasonal components are thus less prone to distortion resulting from severe business cycle áuc- tuations than univariate Ölter-based seasonal adjustment methods. We illustrate these points this using a dataset that spans the 2007-2009 recession in the US.

Results (Thai) 1:

เอกสารนี้แนะนำกึ่งคณิตศาสตร์ตัวแปรพหุวิธีการใหม่สำหรับฤดูกาลโฆษณา-justment นวัตกรรมหลักคือการ ใช้แบบจำลองปัจจัยขนาดใหญ่ของพึ่งพาข้ามส่วนการประเมินส่วนประกอบแนวโน้มในการสลายตัวของแต่ละลำดับเวลาตามฤดูกาล เนื่องจากคอมโพเนนต์แนวโน้ม speciÖed จับ covariation สามารถแต่อนุกรมเวลา ทั่วไปการเปลี่ยนแปลงในระดับของอนุกรมเวลาอยู่อาศัย ในแนวโน้ม และไม่ส่วน ประกอบตามฤดูกาล ของการเน่า ส่วนประกอบตามฤดูกาลดังน้อยแนวโน้มที่จะผิดเพี้ยนที่เกิดจากวงจรธุรกิจรุนแรง áuc tuations กว่าวิธีไร univariate Ölter คะแนนปรับปรุงตามฤดูกาล เราแสดงจุดเหล่านี้ใช้เป็นชุดข้อมูลที่ครอบคลุมภาวะถดถอย 2007-2009 ในสหรัฐอเมริกา

Results (Thai) 2:

กระดาษนี้แสดงให้เห็นวิธีการหลายตัวแปรใหม่กึ่งพาราไป justment คลิปตามฤดูกาล นวัตกรรมหลักคือการใช้รูปแบบปัจจัยใหญ่มิติของการพึ่งพาอาศัยกันข้ามส่วนที่จะประเมินองค์ประกอบแนวโน้มในการสลายตัวตามฤดูกาลของซีรีส์ในแต่ละครั้ง เพราะองค์ประกอบแนวโน้มที่จะจับspeciÖed covariation กรทวีอนุกรมเวลาการเปลี่ยนแปลงร่วมกันในระดับของชุดเวลาที่จะอาศัยอยู่ในแนวโน้มและไม่อยู่ในองค์ประกอบตามฤดูกาลของการสลายตัว ส่วนประกอบตามฤดูกาลจึงน้อยแนวโน้มที่จะเกิดจากการบิดเบือน tuations วงจรธุรกิจที่รุนแรงกว่าáuc- univariate Ölterตามวิธีการปรับตามฤดูกาล เราแสดงให้เห็นถึงจุดเหล่านี้โดยใช้ชุดข้อมูลที่ครอบคลุม 2007-2009 ภาวะเศรษฐกิจถดถอยในสหรัฐอเมริกา

Results (Thai) 3:

กระดาษนี้จะแนะนำใหม่กึ่งพาราหลายตัวแปรวิธี seasonal โฆษณา - justment . นวัตกรรมหลักคือการใช้ขนาดใหญ่ขององค์ประกอบรูปแบบรูปตัดการประมาณการแนวโน้มองค์ประกอบในการย่อยสลายตามฤดูกาลของแต่ละชุด เพราะแนวโน้มองค์ประกอบเป็น speci Öเอ็ดจับ covariation - ทวีอนุกรมเวลา การเปลี่ยนแปลงที่พบในระดับของอนุกรมเวลาที่อาศัยในแนวโน้มและไม่ในส่วนของฤดูกาล ของการสลายตัว ส่วนประกอบตามฤดูกาลจึงน้อยแนวโน้มที่จะรุนแรงการบิดเบือนที่เกิดจากวัฏจักรธุรกิจ . kgm tuations กว่า 2 Ö UC - lter ตามวิธีการปรับตามฤดูกาล เราแสดงให้เห็นถึงจุดนี้โดยใช้ชุดข้อมูลที่ครอบคลุม 2007 ภาวะถดถอยในสหรัฐฯ