sou · GQB3118d3 · 2003-01-01 00:00:00 — Eliminering av extremvärden före skattning av säsongfaktorn resulterar i säkrare säsongrensade serier. Kunskapen kan också användas för gransk- ning av tidsserierna i nationalräkenskaperna, men också som hjälp- medel vid granskning av den bakomliggande primärstatistiken. Information om extremvärden är också viktig för användarna av statistiken. Om användaren vet att det säsongrensade värdet för en enskild tidpunkt beror på förekomst av ett extremvärde, bör tids- jämförelser göras med viss försiktighet. Se t.ex. nivåskiftet i kom- munal konsumtion mellan fjärde kvartalet 1997 och enligt tabellen nedan, med extermvärden för vissa av försörj- ningsbalansens komponenter. Allmänt sett är förekomsten av extremvärden vanliga i national- räkenskaperna, speciellt vid uppdelning på branscher. I tabell 3 redovisas extremvärden för de viktigaste serierna i försörjnings- balansen vid beräkningarna . extremvärdena, som indextal för serier med multiplikativ modell och i värden (mkr) för serier med additiv modell. konsumtion har ett nivåskifte på 4 674 miljoner kro- nor . Från och med denna tidpunkt har serien en nivåskillnad på jämfört med föregående period. För näringslivets investeringar finns ett extremvärde tredje kvarta- let 1997 då serien får en temporär nedgång på . För importen av tjänster kan noteras att ett temporärt nivåskifte uppåt inträffar . Vad kan sägas om orsaker till extremvärden? I vissa fall är de bakomliggande orsakerna till extremvärdet kända, vilket gör tids- jämförelsen säkrare. Vidare kan orsaken till extremvärdet vara popu- lationsförändringar. I andra fall torde också felredovisning eller felperiodisering vara en orsak till extremvärden. I de fall SCB har kunskap om extremvärden redovisas ofta deras orsaker. Nationalräkenskaperna enligt SNA93/ENS95 är beräknade och publicerade . Detta är en relativt begränsad period och förändringar i seriernas variationskällor kan få stora effekter på säsongrensningen. Den besvärligaste typen av föränd- ring genereras av s.k. strukturella förändringar. Det kan då vara nödvändigt att göra stora ingrepp i säsongrensningen, t.ex. att byta den statistiska modell som beskriver tidsserien. När tidsserierna är relativt korta är risken att det inträffar stor. För att kontrollera detta, görs en årlig översyn av säsongrensningen av samtliga serier. Översynen innefattar bl.a. val av modell för serien, huruvida additiv eller multiplikativ modell skall användas, etc. Sedan den nya säsong- rensningen tagits i bruk vid nationalräkenskaperna, har cirka 20 pro- cent av specifikationerna ändrats för att upprätthålla hög kvalitet och underlätta korrekta tidsjämförelser. Tabell 3, Extremvärden, indextal för serier med multiplikativ modell och för serier med additiv modell Till skillnad från ej modellbaserade metoder vid dekomponering av en tidsserie, t.ex. X-12-ARIMA, är det möjligt att med TRAMO/ SEATS beräkna osäkerhetsmått för de skattade komponenterna. Dessa osäkerhetsmått beräknas i SEATS och redovisas separat i SCB:s produktionssystem. SCB kan alltså till den säsongrensade serien redovisa den osäkerhet som kan hänföras till ett säsongren- sat värde, ett s.k. konfidensintervall i statistisk mening. Även för trenden kan osäkerhetsmått beräknas. Punktskattningen för säsongrensad BNP tredje kvartalet 2001 var vid första beräkningstillfället med ett 95-procents osäkerhetsintervall på 49 8843–50 3520. Intervallets längd i förhållande till punktskattningen var . Det är alltså rätt säkert att säsongrensad BNP ligger i detta intervall. Man bör vara medveten om att det sanna säsongrensade värdet för BNP är förenligt med såväl en positiv som negativ förändring mellan andra och tredje kvartalet 2001. Längden på osäkerhetsintervallet för den privata konsumtionen är 1,2 pro- cent. En från användarsynpunkt önskvärd egenskap för säsongrensade serier är att årstotaler för säsongrensade och faktiska värden skall vara lika. Huruvida detta krav kan tillgodoses med metoderna TRAMO/SEATS och X-12-ARIMA, har undersökts i utvecklings- arbetet vid SCB. Den allmänna uppfattningen bland experter på tidsserieanalys och säsongrensning är att kravet på tidskonsistens medför att kvaliteten hos säsongrensningen försämras. Ändå upp- fattas tidskonsistens på många håll, inte bara i utan i flera andra länder, som en önskvärd egenskap. För samtliga tidsserier i nationalräkenskaperna har detta därför eftersträvats i de fall det varit tekniskt möjligt. Exempel på det är privat konsumtion, statlig konsumtion, konsumtion och offentlig konsumtion. Kravet kan inte alltid uppfyllas när en serie karaktäriseras av stark förändring hos säsongen och/eller vid förekomst av deterministiska effekter, såsom påskeffekter, effekter av olika antal arbetsdagar och extremvärden. Ett exempel där tidskonsistens inte går att uppfylla vid säsongrensningen är BNP, där årsavvikelserna uppgår till av faktisk BNP. Enda sättet att uppnå exakt tidskonsistens är att efter säsongrensningen t.ex. kvotjustera den säsongrensade serien proportionellt mot avvikelsens storlek. Att göra så skulle kunna medföra att förändringar hos en rensad serie vid vissa kvartal domineras av dessa kvotjusteringar. SCB har valt att eftersträva den tidskonsistens som är tekniskt möjlig i programvaran, men att avstå från att göra ytterligare justeringar för att uppnå exakt tidskonsi- stens. Direkt respektive indirekt säsongrensning Med direkt säsongrensning menas att varje tidsserie modelleras och säsongrensas som en separat serie, t.ex. totala exporten av varor och tjänster. Om exporten av varor och exporten av tjänster mo- delleras och säsongrensas var för sig, kan den säsongrensade totala exporten även beräknas som säsongrensad export av varor + säsong- rensad export av tjänster (indirekt säsongrensning). Vid indirekt säsongrensning uppnås konsistens mellan delarna och dess summa. Vid indirekt säsongrensning skulle säsongrensad BNP erhållas som summan av dess komponenter. SCB har emellertid valt att utnyttja direkt säsongrensning av alla serier i nationalräkenskaperna. Det främsta skälet för detta är att SCB då har direkt kontroll över säsongrensningens alla moment på alla aggregeringsnivåer, inte minst valet av ARIMA-modell för serien och säsongrensningens kvalitet.