견고한 계절 조정 구축: 글로벌 가이드

계절 조정은 시계열 데이터를 분석하는 데 중요한 기술로, 계절성의 예측 가능한 영향을 제거하여 기본 추세와 주기를 이해할 수 있도록 해줍니다. 이 가이드는 다양한 산업과 지역에 적용할 수 있는 계절 조정, 그 중요성, 방법론 및 모범 사례에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.

계절 조정이 중요한 이유는 무엇입니까?

많은 경제 및 비즈니스 시계열은 계절적 패턴을 나타냅니다. 이러한 패턴은 실제 기본 추세를 가리고 서로 다른 기간의 데이터를 비교하기 어렵게 만들 수 있습니다. 계절 조정은 이러한 계절적 변동을 제거하여 평활화된 계절 조정된 시리즈를 나타내는 것을 목표로 합니다. 이는 다음에 매우 중요합니다.

• 정확한 추세 분석: 계절적 변화의 왜곡 없이 장기적인 추세와 주기를 식별합니다.
• 향상된 예측: 계절적 피크와 계곡에 오도되지 않고 기본 추세와 주기를 고려하여 보다 정확한 예측을 개발합니다.
• 더 나은 의사 결정: 계절적 노이즈 없이 데이터에 대한 명확한 이해를 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내립니다.
• 의미 있는 비교: 계절적 편향 없이 서로 다른 기간(예: 전년 대비 또는 월별)의 데이터를 비교합니다.
• 정책 분석: 정책 결정자가 계절적 변동으로부터 진정한 효과를 분리하여 정책의 영향을 평가할 수 있도록 합니다.

소매 회사를 생각해 보십시오. 계절 조정이 없으면 휴가 쇼핑으로 인해 12월에 매출 데이터가 크게 증가하고 1월에 급락하는 것을 보여줄 수 있습니다. 이것은 가치있는 정보이지만 회사의 전반적인 성과가 개선되고 있는지 아니면 감소하고 있는지는 알 수 없습니다. 계절 조정을 통해 회사는 휴가 시즌에 관계없이 기본 판매 추세를 볼 수 있습니다.

계절 구성 요소 이해

방법에 뛰어들기 전에 시계열의 다양한 구성 요소를 이해하는 것이 중요합니다.

• 추세: 시리즈의 장기적인 방향(상향, 하향 또는 평탄).
• 계절성: 1년(또는 기타 고정 기간) 내의 예측 가능하고 반복적인 패턴.
• 순환: 반드시 연간은 아닌 장기적인 변동(예: 경기 순환).
• 불규칙(또는 무작위): 무작위 사건으로 인한 예측 불가능한 변동.

계절 조정은 계절 구성 요소를 격리하고 제거하여 기본 추세 및 순환 구성 요소를 더 명확하게 나타내는 데 중점을 둡니다.

일반적인 계절 조정 방법

계절 조정에는 여러 가지 방법이 있으며 각각 고유한 강점과 약점이 있습니다. 가장 널리 사용되는 방법은 다음과 같습니다.

1. X-13ARIMA-SEATS

X-13ARIMA-SEATS는 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 계절 조정 방법입니다. 미국 인구 조사국에서 개발 및 유지 관리하며 강력하고 신뢰할 수 있는 방법으로 간주됩니다. X-12-ARIMA 및 X-11이라는 이전 버전을 기반으로 구축되었으며 SEATS(ARIMA 시계열의 신호 추출) 방법론의 기능을 통합합니다.

주요 기능:

• ARIMA 모델링: ARIMA(자기 회귀 통합 이동 평균) 모델을 사용하여 시리즈를 예측하고 외삽하여 특히 시리즈 끝에서 계절 조정의 정확도를 향상시킵니다.
• SEATS 분해: 신호 추출 기술을 사용하여 시리즈를 추세, 계절 및 불규칙 구성 요소로 분해합니다.
• 자동 모델 선택: 시리즈에 가장 적합한 ARIMA 모델을 찾기 위한 자동 모델 선택 절차를 제공합니다.
• 진단 테스트: 계절 조정의 품질을 평가하기 위한 다양한 진단 테스트를 제공합니다.
• 이상값 처리: 데이터의 이상값과 수준 이동을 강력하게 처리합니다.

예: 미국, 유럽 및 아시아의 국가 통계 기관을 포함한 많은 국가 통계 기관에서 GDP, 실업률 및 소매 판매와 같은 주요 경제 지표를 계절적으로 조정하기 위해 X-13ARIMA-SEATS를 사용합니다.

2. TRAMO/SEATS

TRAMO/SEATS(ARIMA 노이즈를 사용한 시계열 회귀, 누락된 관측치 및 이상값 / ARIMA 시계열의 신호 추출)는 특히 유럽에서 널리 사용되는 또 다른 방법입니다. Agustín Maravall과 Victor Gómez가 개발했으며 X-13ARIMA-SEATS와 유사한 원칙을 기반으로 하지만 몇 가지 뚜렷한 기능이 있습니다.

주요 기능:

• ARIMA 모델링: X-13ARIMA-SEATS와 유사하게 ARIMA 모델을 사용하여 예측 및 외삽을 수행합니다.
• 회귀 기능: 달력 변동(예: 거래일 효과, 이동 휴일) 및 기타 외생 변수의 효과를 모델링하기 위한 회귀 기능이 포함되어 있습니다.
• 자동 모델 선택: 자동 모델 선택 절차를 제공합니다.
• 이상값 및 누락된 데이터 처리: 이상값 및 누락된 데이터를 강력하게 처리합니다.

예: 유럽 연합 통계청인 Eurostat은 조화된 소비자 물가 지수(HICP)의 계절 조정에 TRAMO/SEATS를 권장합니다.

3. STL(Loess를 사용한 계절 및 추세 분해)

STL은 계절 조정을 포함하여 시계열을 분해하는 데 사용되는 다재다능하고 강력한 방법입니다. 특히 계절 구성 요소가 순전히 가산적이거나 곱셈적이 아닐 때 유용합니다.

주요 기능:

• 비모수적 방법: 계절 구성 요소에 대한 특정 함수 형태를 가정하지 않습니다.
• 이상값에 강함: 다른 방법보다 이상값에 덜 민감합니다.
• 시간에 따라 변하는 계절성 허용: 계절 패턴이 시간이 지남에 따라 변하는 상황을 처리할 수 있습니다.

예: STL은 성수기의 길이와 강도가 해마다 다를 수 있는 관광 데이터를 계절적으로 조정하는 데 사용할 수 있습니다.

4. 이동 평균법

이동 평균법은 X-13ARIMA-SEATS 및 TRAMO/SEATS보다 간단하지만 기본적인 계절 조정에 유용할 수 있습니다. 여기에는 계절적 변동을 평활화하기 위해 시리즈의 이동 평균을 계산하는 것이 포함됩니다.

주요 기능:

• 구현이 간단함: 비교적 이해하고 구현하기 쉽습니다.
• 제한된 기능: X-13ARIMA-SEATS 및 TRAMO/SEATS보다 덜 정교하며 복잡한 시리즈에는 적합하지 않을 수 있습니다.

예: 간단한 이동 평균을 사용하여 월별 판매 데이터를 계절적으로 조정할 수 있지만 계절 패턴이 복잡하거나 시간이 지남에 따라 변하면 정확하지 않을 수 있습니다.

올바른 방법 선택

최고의 계절 조정 방법은 데이터의 특성과 분석의 특정 목표에 따라 다릅니다. 고려해야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

• 시리즈의 복잡성: 추세, 주기 및 이상값이 있는 복잡한 시리즈의 경우 일반적으로 X-13ARIMA-SEATS 또는 TRAMO/SEATS가 선호됩니다.
• 데이터 가용성: X-13ARIMA-SEATS 및 TRAMO/SEATS는 정확한 모델링을 위해 충분한 양의 과거 데이터가 필요합니다.
• 소프트웨어 가용성: 원하는 방법을 구현하는 소프트웨어 패키지의 가용성을 고려하십시오.
• 전문성: X-13ARIMA-SEATS 및 TRAMO/SEATS는 시계열 분석 및 ARIMA 모델링에 대한 약간의 전문 지식이 필요합니다.

계절 조정을 위한 실제 단계

계절 조정을 수행하기 위한 단계별 가이드는 다음과 같습니다.

1. 데이터 준비

계절 조정 방법을 적용하기 전에 데이터를 준비하는 것이 중요합니다.

• 데이터 수집: 충분한 양의 과거 데이터를 수집합니다. 일반적으로 최소 5-7년의 월별 또는 분기별 데이터가 권장됩니다.
• 데이터 정리: 누락된 값, 이상값 및 기타 데이터 오류를 확인합니다. 적절한 방법(예: 선형 보간, ARIMA 모델링)을 사용하여 누락된 값을 보정합니다.
• 달력 조정: 거래일 효과 또는 이동 휴일(예: 부활절, 설날)과 같은 달력 변동에 대해 데이터를 조정하는 것을 고려하십시오. TRAMO/SEATS가 특히 적합합니다.
• 변환: 시리즈의 분산을 안정화하기 위해 변환(예: 로그 변환)을 적용합니다.

2. 방법 선택

데이터의 특성과 분석 목표에 따라 적절한 계절 조정 방법을 선택합니다. 시리즈의 복잡성, 데이터 가용성 및 소프트웨어 가용성과 같은 앞에서 언급한 요소를 고려하십시오.

3. 모델 추정

선택한 계절 조정 방법의 매개변수를 추정합니다. X-13ARIMA-SEATS 및 TRAMO/SEATS의 경우 적절한 ARIMA 모델을 선택하고 해당 매개변수를 추정하는 것이 포함됩니다. 많은 소프트웨어 패키지가 자동 모델 선택 절차를 제공하지만 선택한 모델을 검토하고 데이터에 적합한지 확인하는 것이 중요합니다.

4. 계절 조정

선택한 방법을 적용하여 데이터를 계절적으로 조정합니다. 여기에는 시리즈를 추세, 계절 및 불규칙 구성 요소로 분해하고 계절 구성 요소를 제거하는 것이 포함됩니다.

5. 진단 테스트

진단 테스트를 수행하여 계절 조정의 품질을 평가합니다. X-13ARIMA-SEATS 및 TRAMO/SEATS는 다음과 같은 다양한 진단 테스트를 제공합니다.

• 잔차 분석: 잔차(원래 시리즈와 계절 조정된 시리즈 간의 차이)에서 남아 있는 계절성 또는 자기 상관을 검사합니다.
• 안정성 테스트: 시간이 지남에 따른 계절적 요인의 안정성을 확인합니다.
• 스펙트럼 분석: 시리즈의 스펙트럼을 분석하여 남아 있는 계절적 피크를 식별합니다.

진단 테스트에서 계절 조정이 만족스럽지 않음을 나타내는 경우 모델을 수정하거나 다른 방법을 시도하십시오.

6. 해석 및 분석

계절 조정된 데이터를 해석하고 분석합니다. 계절적 변동에 의해 가려질 수 있는 기본 추세, 주기 및 기타 패턴을 찾습니다. 계절 조정된 데이터를 사용하여 정보에 입각한 의사 결정 및 예측을 수행합니다.

소프트웨어 및 도구

계절 조정 수행에 사용할 수 있는 여러 소프트웨어 패키지가 있습니다. 가장 인기 있는 몇 가지는 다음과 같습니다.

• X-13ARIMA-SEATS: 독립 실행형 프로그램으로 제공되며 SAS, R 및 EViews와 같은 다양한 통계 소프트웨어 패키지에도 구현되어 있습니다.
• TRAMO/SEATS: 독립 실행형 프로그램으로 제공되며 R(`seasonal` 패키지 사용)과 같은 다양한 통계 소프트웨어 패키지에도 구현되어 있습니다.
• R: R 프로그래밍 언어는 `seasonal`, `forecast` 및 `stlplus`를 포함하여 시계열 분석 및 계절 조정을 위한 광범위한 패키지를 제공합니다.
• SAS: SAS는 X-13ARIMA-SEATS 및 기타 방법을 사용하여 계절 조정을 수행하는 절차를 제공합니다.
• EViews: EViews는 X-13ARIMA-SEATS를 사용하여 계절 조정을 기본적으로 지원하는 통계 소프트웨어 패키지입니다.

글로벌 고려 사항 및 모범 사례

글로벌 맥락에서 계절 조정을 적용할 때 다음 사항을 고려하는 것이 중요합니다.

• 문화적 차이: 계절 패턴의 문화적 차이를 인식하십시오. 예를 들어 휴일의 시기와 강도는 국가 및 지역에 따라 다를 수 있습니다.
• 경제 구조: 국가별 경제 구조를 고려하십시오. 계절 패턴은 농업 주기, 제조 활동 및 관광과 같은 요인의 영향을 받을 수 있습니다.
• 데이터 품질: 다양한 출처의 데이터 품질을 평가합니다. 데이터 품질은 국가 및 지역에 따라 다를 수 있습니다.
• 투명성: 계절 조정에 사용되는 방법 및 가정에 대해 투명하게 밝히십시오. 수행한 절차에 대한 명확한 문서를 제공합니다.
• 정기 검토: 계절 조정 절차가 데이터에 여전히 적합한지 확인하기 위해 정기적으로 검토합니다. 기술 혁신, 소비자 행동의 변화 및 세계화와 같은 요인으로 인해 계절 패턴이 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다.
• 현지 전문성: 특정 국가 또는 지역의 데이터를 사용하는 경우 현지 경제 및 문화적 맥락에 대한 깊은 이해를 가진 현지 전문가와 상담하는 것을 고려하십시오.

다양한 산업에서의 계절 조정 예시

계절 조정은 광범위한 산업에서 사용됩니다.

• 경제학: GDP, 실업률, 인플레이션 및 기타 주요 경제 지표를 계절적으로 조정합니다.
• 소매: 기본 판매 추세를 이해하기 위해 판매 데이터를 계절적으로 조정합니다.
• 관광: 피크 시즌을 계획하고 리소스를 관리하기 위해 관광 데이터를 계절적으로 조정합니다.
• 에너지: 수요를 예측하고 공급을 관리하기 위해 에너지 소비 데이터를 계절적으로 조정합니다.
• 농업: 시장 동향을 이해하기 위해 작물 수확량과 가격을 계절적으로 조정합니다.
• 금융: 투자 기회를 식별하고 위험을 관리하기 위해 금융 데이터를 계절적으로 조정합니다.

예 1: 동남아시아 관광 계절 조정은 동남아시아 관광에 매우 중요합니다. 몬순 시즌과 송크란, 설날과 같은 주요 휴일이 관광객 입국에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 이러한 계절적 급증을 제거하면 관광청은 예측 가능한 사건과 독립적으로 관광의 실제 성장 또는 감소를 확인할 수 있습니다. 이 정보는 더 나은 자원 할당, 마케팅 캠페인 시기 및 인프라 계획에 사용됩니다.

예 2: 유럽의 소매 판매 유럽 전역에서 소매 판매는 크리스마스, 여름 휴가, 개학 기간과 관련된 뚜렷한 계절적 변동을 보입니다. 이러한 수치를 계절적으로 조정하면 소매업체와 경제학자는 여러 국가의 성과를 비교하고 이러한 알려진 계절적 영향과 독립적으로 경제 정책의 효과를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 조정된 판매 수치를 비교하면 정부 경기 부양책이 소비자 지출을 실제로 늘렸는지 아니면 증가가 일반적인 크리스마스 이전 쇼핑 급증으로 인한 것인지 확인할 수 있습니다.

결론

계절 조정은 시계열 데이터를 분석하고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 유용한 도구입니다. 계절적 변동을 제거함으로써 기본 추세를 더 명확하게 이해하고 예측을 개선하며 서로 다른 기간에 걸쳐 보다 의미 있는 비교를 할 수 있습니다. 경제학자, 비즈니스 분석가 또는 데이터 과학자이든 계절 조정의 원칙과 기술을 마스터하는 것은 오늘날의 데이터 중심 세계에서 성공하는 데 필수적입니다.

이 가이드에 요약된 지침과 모범 사례를 따르면 다양한 산업과 지역에 적용할 수 있는 강력한 계절 조정 절차를 구축할 수 있습니다. 데이터의 특성을 신중하게 고려하고 적절한 방법을 선택하며 결과의 품질을 보장하기 위해 철저한 진단 테스트를 수행하는 것을 잊지 마십시오.

주요 내용:

• 계절 조정은 정확한 추세 분석 및 예측에 매우 중요합니다.
• X-13ARIMA-SEATS 및 TRAMO/SEATS는 널리 사용되는 강력한 방법입니다.
• 데이터 준비 및 진단 테스트는 필수 단계입니다.
• 글로벌 맥락에서 문화적 차이와 경제 구조를 고려하십시오.