Zur Stabilität von Saisonbereinigungsverfahren: Eine Echtzeitdaten-Analyse am Beispiel BV4.1 und X-12-ARIMA

Zusammenfassung

Im vorliegenden Aufsatz wird für die vom Statistischen Bundesamt verwendeten Saisonbereinigungsverfahren X-12-ARIMA und BV4.1 gezeigt, dass die Berücksichtigung von Echtzeit-Daten die Ergebnisse der sukzessiven Analysen im Verfahrensvergleich signifikant beeinflusst: Erstens ist die Stabilität beider Verfahren deutlich geringer als in der Ex-post-Betrachtung, zweitens nimmt die Trennschärfe der Stabilitätskriterien unter Datenunsicherheit ab und drittens kann die Berücksichtigung von Echtzeitdaten dazu führen, dass sich die Reihenfolge der Verfahren bezüglich der Qualitätskriterien umkehrt. Diese Ergebnisse motivieren eine Überprüfung der Resultate bisheriger Studien des Statistischen Bundesamtes auf ihre Robustheit in Bezug auf Datenunsicherheit.

Abstract

The German Federal Statistical Office uses the two different methods X-12-ARIMA and Berliner Verfahren BV4.1 for seasonal adjustment. This paper explores the consequences of using real-time data for the comparison between X-12-ARIMA and BV4.1. The three main results are: First, the stability of both methods declines remarkably; second, the discriminatory power of stability decreases; third, the ranking of the methods as implied by their stability properties can be reversed in comparison to the ex-post-analysis. These results motivate a critical examination of existing empirical comparison studies with respect to the robustness under data uncertainty.