seasonality factor for light vehicle sales 20171005

https://www.census.gov/srd/www/x13as/

미국 정부에서 사용하는 계절조정방법의 표준이 종종 듣던 x-13 arima 혹은 이전버전인 x-12이다.
대부분의 통계패키지에는 포함되어 있고, 미국정부에서 엑셀에서 사용할 수 있는 모듈도 제공하는 모양이다.
한국은행도 같은 것 혹은 비슷한 것을 쓴다.

http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/10/interpretation-of-spike-in-light.html

직접 계산하고 싶은 생각은 없지만, 무슨 일이 벌어졌는지 알고 싶으면 조정 전후의 비율을 확인하는 것으로 대신할 수 있다.
이렇게 직접 확인해 볼 수 있다는 것을 생각하는데 하루가 걸린다. ㅉㅉ

빨간선이 saar를 12로 나누고 월별 nsa로 다시 나누어서 월별 환산 계수를 구한 것이다.
이동평균을 이용한다니 변하는 것이 당연한데, 결국 과거의 수치를 이용하는 것이라서 이동평균방법과 기간에 따라 현재의 변화를 천천히 반영하게 된다.

반은 1 아래, 반은 1 위에 있다.
숫자가 큰 것은 그 달에 덜 팔려서 그렇고, 작은 것은 많이 팔려서 그렇다.
적게 팔리는 달의 조그마한 변동은 saar값에 크게 영향을 준다.

그냥 연환산계수를 확인하려면 saar를 nsa로 나누면 끝이다.
8월은 11보다 작고 9월은 평균 13 전후이다.

일견해서 계절성에 큰 변화가 있는지 알기 어렵다.

그래서 9월 추이를 보기 위해 동그라미로 표시했다.

전체 계절성에는 큰 변화가 보이지 않아도 월별로는 상당한 변동이 있다는 것을 알 수 있다.

13년, 14년 9월에 적게 팔려서 높아졌다가, 15년, 16년 많이 팔려서 내려왔다.

13년, 14년에 계절성이 커졌고, 15년, 16년에 계절성이 감소했다.

이유는? 미국사람이 알겠지.

17년 9월에 기록적으로 높은 수치가 발표되었으니 내려왔을 것이다.
기사의 숫자로 추정한 9월 조정계수는 12.2(=18.5/1.52)정도이다.

2010년 수준의 저점이다.
위기 직후라 전체 판매실적은 낮았지만, 추세적으로 자동차판매가 증가하고 있었고, 9월 판매실적도 전달보다 많이 낮아지지 않았다.
과거를 기준으로 9월에 많이 팔렸다는 뜻이다.

9월, 10월의 noise가 fred에 반영되는 순간 무슨 일이 벌어졌는지, 혹은 벌어질지 상상할 준비는 끝났다.