El ajuste estacional es un paso crucial en el procesamiento previo de los datos para futuras investigaciones. Sin embargo, el investigador tiene una serie de opciones para la descomposición estacional del ciclo de tendencia. Los métodos de descomposición estacional rivales más comunes (a juzgar por el número de citas en la literatura empírica) son X-11 (12) -ARIMA, Tramo / Asientos (ambos implementados en Demetra + ) y 's stl . Tratando de evitar una elección aleatoria entre las técnicas de descomposición mencionadas anteriormente (u otros métodos simples como variables ficticias estacionales) Me gustaría conocer una estrategia básica que conduzca a elegir el método de descomposición estacional de manera efectiva.
Varias preguntas importantes (los enlaces a una discusión también son bienvenidos) podrían ser:
- ¿Cuáles son las similitudes y diferencias, puntos fuertes y débiles de los métodos? ¿Hay casos especiales cuando un método es más preferible que los otros?
- ¿Podría proporcionar guías generales sobre lo que hay dentro de la caja negra de los diferentes métodos de descomposición?
- ¿Hay trucos especiales para elegir los parámetros de los métodos (no siempre estoy satisfecho con los valores predeterminados,
stlpor ejemplo, tengo muchos parámetros con los que lidiar, a veces siento que simplemente no sé cómo elegirlos correctamente). - ¿Es posible sugerir algunos criterios (estadísticos) de que la serie temporal se ajusta estacionalmente de manera eficiente (análisis de correlogramas, densidad espectral? Criterios de tamaño de muestra pequeño? Robustez?).