sou · GQB3118d3 · 2003-01-01 00:00:00 — Produktionens fördelning på produkt- grupper görs med information från mer detaljerade intermittenta undersökningar av branschen. Forskning och utveckling, SNI 73 Branschen består av företag som forskar på uppdrag. Produktions- värdet kommer från FS. I beräkningarna görs också ett tillägg för produkter i arbete samt för produktion i forskningsenheter till- hörande industriföretag. I FS ingår i branschen, men i nationalräkenskaperna tillhör staten och ingår inte i näringslivet. Andra företagstjänster, SNI 74 Branschen beräknas på fyra delbranscher: SNI 74.10 juridiska och ekonomiska konsulter, 74.20–30 arkitekt och tekniska konsul- ter, SNI 74.40 reklam och marknadsföring samt SNI 74.50–80 öv- riga företagstjänster. Som för de flesta andra branscher har nivån på produktionen och insatsförbrukningen sitt ursprung i FS med vissa korrigeringar för att överensstämma med NR-begrepp. I delbranschen SNI 74.50–80, övriga företagstjänster, ingår många små företag som producerar en mängd olika tjänster, t.ex. arbetsförmedling, bevakningsverksamhet, städning, rengöring och sotning. I branschen ingår de s.k. bemanningsföretagen. Klassning- en av bemanningsföretagen är inte helt konsekvent och några be- manningsföretag ligger (felaktigt) i de branscher de betjänar. Till- lägg till branschen görs för svart verksamhet och produkter i arbete. Utbildning, NACE M, SNI 80 I branschen ingår all undervisningsverksamhet som bedrivs i bolags- form eller av enskilda näringsidkare. Produktionen består av grund- skoleutbildning, gymnasieutbildning, högskoleutbildning, vuxen- utbildning och övrig utbildning. Källa för årsberäkningarna är FS. Produktstrukturen kommer från SCB:s intermittenta undersök- ningar av tjänstenäringar. Hälso- och sjukvård, sociala tjänster, veterinärverksamhet, NACE N, SNI 85 I branschen ingår all hälso- och sjukvård etc. som bedrivs i bolags- form eller av enskilda näringsidkare. Branschen har under de senas- te åren varit föremål för en viss privatisering, där verksamhet som förut bedrevs i myndighetsform har övergått i privat regi. En bety- dande andel av branschens produktion är verksamheter som finan- sieras av offentliga sektorn och tillhandahålls direkt till hushållen i form av vård- eller omsorgstjänster. Konsumtionen av sådana tjänst- er kallas i svenska NR ibland för direktkonsumtion; den korrekta benämningen är sociala transfereringar in natura och ingår i värdet av offentlig konsumtion men inte i offentlig produktion. Det är inte helt självklart hur en verksamhet som i allt väsentligt finansieras av offentliga sektorn skall klassificeras. Bara (en föränd- ring av) juridisk form är inte avgörande för klassningen. Man måste också ta hänsyn till finansiering och styrning av verksamheten. Un- der 2000 och 2001 har flera större sjukvårdsenheter, bl.a. inom , gjorts om till aktiebolag. Behandlingen i NR är att föra de enheterna till företagssektorn och näringslivet. Det är inte säkert att det är en bedömning som står sig . Klassificeringen är viktig för den internationella jämförbarheten och för EU-ländernas del är det nödvändigt att ta hänsyn till de an- visningar som ges i on Deficit and Debt. Hälso- och sjukvård, SNI 85.10 I produktionen för hälso- och sjukvård ingår branschens samtliga intäkter. Det vill säga både den patientavgift som patienten själv betalar och den del som ersätts från socialförsäkringssystemet, lik- som offentliga sektorns köp av hälso- och sjukvårdsverksamhet från privata producenter ingår i produktionsvärdet. I branschen ingår sjukhusvård, primärvård, tandvård och annan vård som arbets- terapi och sjukgymnastik. Även alternativmedicinsk vård ingår i branschen. Veterinärverksamhet, SNI 85.20 Veterinärverksamhet består av djursjukhus, veterinärkliniker och privata veterinärer utan egen klinik. Utom den rena veterinärverk- samheten ingår en viss handelsmarginal i produktionen. Omsorg och sociala tjänster, SNI 85.30 I branschen ingår barnomsorg, äldre- och handikappomsorg samt individ-, familje- och humanitär omsorg. Avfallshantering och renhållning, SNI 90 Enligt SNI skall även avloppsverksamhet ingå i denna bransch, men eftersom avloppsverksamheten i är integrerad med vatten- verkens verksamhet förs avloppsverksamheten till branschen SNI 41, vattenverk. En del av avfallshanteringen och renhållnings- verksamheten bedrivs i myndighetsform hos kommunerna men verksamheten hänförs i NR till näringslivet och ingår i branschen. Intressebevakning och religiös verksamhet, SNI 91 Branschen intressebevakning består av intressebevakning inom bransch-, arbetsgivar- och yrkesorganisationer. Intressebevakning inom arbetstagarorganisationer, religiösa samfund, politiska orga- nisationer etc. klassas till hushållens ideella organisationer. Pro- duktionen utgörs av avgiftsbelagda tjänster och av medlemsavgif- ter. Rekreations-, kultur- och sportverksamhet, SNI 92 Branschen består av en rad vitt skilda aktiviteter, lotterier och spel, radio och TV, film, teater- och videoverksamhet, konstnärlig verk- samhet, sporttjänster, m.m. Produktionsvärdet för spel beräknas med uppgifter från Lotteri- inspektionen. Produktionen av spel beräknas som spelomsättning minus utbetalade vinster och spelskatter. Ett tillägg görs för svart spelproduktion. Annan serviceverksamhet, SNI 93 Även denna bransch består av många skilda aktiviteter, som t.ex. tvätteriverksamhet, hår- och skönhetsvård, kroppsvård och begrav- ningsverksamhet. Dataunderlaget kommer från FS. Ett inte obetydligt tillägg görs för svart produktion. Förvärvsarbete i hushåll, NACE P, SNI 95 Produktionsvärdet i branschen består av ersättningar som enskilda hushåll betalar ut som lön eller löneförmån. Någon insatsförbruk- ning förekommer inte i branschen varför produktionsvärdet är lika med förädlingsvärdet. Branschen är definierad så att endast personer som står i ett anställningsförhållande till ett hushåll ingår. Tillfälliga betalningar av hushåll till städare, fönsterputsare osv. ingår inte i den här branschen utan utgör köp av tjänster från företagare tillhörande andra branscher. De tjänster som produceras i branschen består av hjälp till handi- kappade. Stödformen kommer från en särskild lag, Lagen om sär- skilt stöd, . De handikappade kan få hjälpen på olika sätt, genom kommunala tjänster eller från ideella organisationer eller också kan den handikappade själv anställa en person. Det är den sistnämnda formen som utgör produktionsvärdet i branschen an- ställda i hushållen. Den handikappade får ersättning från staten i form av en transferering för att finansiera den anställde. Några andra anställda i hushållen registreras inte i nationalräkenskaperna. Säsongrensning i nationalräkenskaperna, en sammanfattning Appendix 2 är skriven av , ansvarig för säsongrensning inom avdelningen för ekonomisk statistik vid SCB. Bilagan bygger på en mer utförlig beskrivning av den säsongrensningsmetod, som används för nationalräkenskaperna.1 Den kommer att bli tillgänglig på SCB:s webbplats . Dess huvudsakliga syfte är att på ett pedagogiskt sätt förklara för användare av nationalräken- skaperna hur säsongrensningen går till och vad som vid SCB varit vägledande i produktionen av säsongrensade tidsserier. De svenska nationalräkenskaperna påverkas starkt av säsongvaria- tioner, men även av variationer i antal arbetade timmar mellan olika kvartal. För att underlätta jämförelser över tiden säsongrensas och kalenderkorrigeras därför alla tidsserier i nationalräkenskaperna. Säsongrensning av nationalräkenskaperna gjordes med programmet X-11-ARIMA på SCB:s centraldator. Före säsong- rensningen korrigerades de flesta serier för antal arbetade timmar. Säsongrensningen gjordes med utnyttjande av s.k. default-värden i programmet. Val av ARIMA-modell gjordes av programmet, vil- ket i många fall ledde till dålig jämförbarhet över tiden hos de säsongrensade serierna. För att illustrera hur metodvalet påverkar säsongrensningen redovisas i figur 1 kvartalsförändringar hos säsong- rensad BNP med X-12-ARIMA och TRAMO/SEATS, den metod som SCB nu använder. 1 Se , Säsongrensning av nationalräkenskaperna – En översikt, SCB 2002. Denna kom- mer att läggas ut på SCB:s hemsida, , . Säsongrensad och kalenderkorrigerad BNP Förändring från ett kvartal och närmast föregående uppräknat till årstakt Säsongrensningen har här gjorts på jämförbart sätt för metoderna X-12-ARIMA och TRAMO/SEATS, t.ex. samma ARIMA-modell. De olika metoderna ger helt olika utveckling av BNP över tiden. I samband med omläggningen till SNA93/ENS95 gjordes en över- syn av metoderna för säsongrensning. hade ett utveck- lingsarbete påbörjats vid SCB avseende val av metod/programvara för säsongrensning. Detta utredningsarbete genomfördes i sam- verkan med . En arbetsgrupp kring säsongrensning, val av programvara och statistiska metodfrågor kring säsongrensning har varit aktiv , med representanter från medlemsländerna samt flera associerade länder, däribland . SCB har deltagit i denna arbetsgrupp. Ett viktigt beslut för SCB och har varit vilken programvara/metod som bör användas för säsongrens- ning. Flera skäl har framförts för att programmet X-11-ARIMA borde ersättas. De alternativ som ansågs vara mest intressanta var X-12-ARIMA, en vidareutveckling av X-11-ARIMA, och program- men TRAMO/SEATS. Med stöd av tidigare erfarenheter vid SCB och det arbete som genomförts vid , begränsades meto- derna till X-12-ARIMA samt TRAMO/SEATS.1 1 Se Seasonal Adjustment Methdos – A Comparison, 1998, . Här redovisas också olika kriterier för att jämföra metoder för säsongrensning. Utvecklingsarbetet vid SCB har visat att metoderna för säsong- rensning med TRAMO/SEATS tillämpade på svenska tidsserier ger säsongrensade serier med hög kvalitet. SCB har därför valt att i första hand använda TRAMO/SEATS för säsongrensning av de officiella tidsserierna. Införandet av dessa nya metoder har genom- förts helt vid nationalräkenskaperna, vars säsongrensning nu om- fattar 144 tidsserier. Övergången från X-11-ARIMA till TRAMO/ SEATS har även påbörjats i andra statistikgrenar. Programmen TRAMO/SEATS TRAMO (Time Series Regression with Noise, Missing Obser- vations and Outliers) är ett Fortranprogram, som vid SCB körs på PC under och . Programmet används vid SCB som ett försteg till säsongrensning med programmet SEATS (Sig- nal Extraction in Time Series). I programmet SEATS sker dekomponering av tidsserierna för beräkning av säsongrensade serier enligt additiv eller multiplikativ modell. I programmet TRAMO skattas olika typer av kalendereffekter, t.ex. en påskeffekt och effekter av antal arbetsdagar. Programmet skattar också effek- ter av extremvärden hos en tidsserie. Extremvärden påverkar säsongrensningens kvalitet negativt, om de inte elimineras före säsong- rensningen. Slutligen används TRAMO för att prognostisera tids- serien. Vid säsongrensning av nationalräkenskaperna har varje indivi- duell serie analyserats och valet av den statistiska modellen för serien har skett individuellt så att den på bästa sätt beskriver de fak- tiska variationerna i serien. I följande avsnitt redogörs för säsong- rensningens genomförande. Den modellbaserade säsongrensningen med TRAMO/SEATS byg- ger på statistiska metoder inom tidsserieanalysen. Ett viktigt inslag är att prognostisera serien framåt/bakåt för att med rensning- en nå ut till bägge ändarna i serien. Om prognoserna är bra kom- mer revisionerna av de säsongrensade värdena att vara så små som möjligt med hänsyn till varje enskild series variabilitet och osäker- het. För att kunna göra en prognos görs först en statistisk beskriv- ning av tidsserien, dvs. Detta görs med s.k. ARIMA- modeller, som är en standardmetod för linjär modellering av tids- serier. Beteckningen står för Auto Regressive Integrated Moving Average. Vid modelleringen bestäms först strukturen på den modell som skall utnyttjas. Då görs bl.a. transformationer för att serien skall vara stationär, vilket är ett grundläggande krav vid ARIMA-modellering. Bestämning av modellstrukturen kan göras på flera sätt, men en vanlig statistisk metod bygger på den s.k. likelihood-principen, som i sin tur vilar på normalfördelningsantagande och oberoende hos residualerna. Sannolikhetsfördelningen för observationerna skall följa en normalfördelning, vars parametrar inte ändras över tiden (stationaritet). Enligt den principen är den skattning bäst, som maxi- merar sannolikheten att erhålla det stickprov vi faktiskt fick, ut- tryckt som en matematisk funktion av de okända parametrarna. Här utnyttjas det s.k. BIC-måttet, som tar hänsyn till att antalet parametrar inte bör vara för stort. BIC-måttet är dock endast av värde då förutsättningarna för ARIMA-modellen är uppfyllda. Detta testas med olika statistiska test i TRAMO.1 Endast när dessa test inte indikerar avvikelser från oberoende normalfördelningar, har BIC-måttet relevans. Ett antal okända konstanter (parametrar) måste estimeras. För att säsongrensningen skall hålla hög kvalitet, bör parametrarna i ARIMA-modellen vara stabila och statistiskt signifikanta. Den ARIMA-modell som bäst förklarar den faktiska variabiliteten hos varje enskild serie har valts bland cirka 50 modeller. För speciellt viktiga serier, t.ex. BNP, hushållens konsumtion, investeringar, m.fl. har ännu fler modeller undersökts. Nedan redovisas de krite- rier som utnyttjats vid val av bästa modell: Maximum likelihood (BIC), statistiska test av residualegenskaper, diagram över residualer, signifikans hos parametrar i ARIMA-modellen, variabilitet hos den säsongrensade serien, diagram över säsongrensade serier. I de fall det finns en entydigt bästa modell enligt de statistiska kriterierna K1, K2 och K4, har denna valts. Normalt är detta myck- 1 Normalfördelningstest, Durbin test av autokorrelation, T-test, Pierse Q-test samt ett teckentest (icke parametriskt). Det normala är att ett varierande antal ARIMA- modeller är statistiskt likvärdiga enligt BIC-kriteriet. Bland dessa sker en fortsatt eliminering med avseende på egenskaperna hos respektive modells residualer. För detta nyttjas dels fem statistiska test och dels diagram över residualerna. Testen avser normalfördel- ningsantagande samt autokorrelation hos residualerna. Den teore- tiska grundvalen för ARIMA-modellering är att residualen skall vara s.k. vitt brus. Det skall således inte finnas något förutsägbart i residualen förutom dess sannolikhetsfördelning. Om något test flaggar för autokorrelation eller icke normalitet, förkastas den modell- en. De statistiska testen kompletteras med diagram över residualer- na, som kan ge information om tidssamband av mer komplex natur. De modeller som ännu inte förkastats undersöks sedan med av- seende på signifikans hos parametrar i den skattade ARIMA-modell- en. Modeller som inte har signifikanta parametrar förkastas. Bland de återstående ARIMA-modellerna väljs den som har minst variabi- litet i förändringar av den säsongrensade serien och i vad mån den säsongrensade serien ger information om vändpunkter. För att illustrera några av de analyser som gjorts för att välja ARIMA-modell för BNP redovisas i Tabell 1 BIC-måttet för 50 ARIMA-modeller för BNP. Frekvensfördelning för BIC-måttet för BNP 50 ARIMA-modeller Den i BIC-mening sämsta modellen har BIC=21.1 och den bästa BIC=17.1. Om modellen väljs med stöd av BIC, är det fyra mo- deller som initialt är mest intressanta. Det är (003) (010), (012)(010) och (013)(010) samt (013)(011). Dessa modeller har alla BIC=17.1, varför de kan anses vara statis- tiskt likvärdiga. De är exempel på s.k. moving average modeller (MA-modeller). Modellerna kallas här modell 17, modell 19, mo- dell 20 respektive modell 39. I tabell 2 redovisas de skattade ARIMA-parametrarna för dessa ARIMA-modeller. I modell 17 ingår tre MA-parametrar med vär- dena 0.28, 0.78 samt 0.62. SE avser standardfelet för skattningen. Markeringen * innebär att standardfelet inte kunnat beräknas i TRAMO. Skälen till det kan vara flera. I många fall indikerar det problem vid estimationen. Modellerna i tabell 2 med min(BIC) uppfyller alla villkoret att residualerna har acceptabla egenskaper. För dessa modeller före- ligger dock numeriska problem indikerade med *. I de modeller där SE kan beräknas, är vidare MA-parametern ej signifikant. BIC-mening bästa modellerna är det numeriska problem vid esti- mationen av modellernas parametrar. Dessa har därför förkastats. Skattade ARIMA-modeller för BNP (003)(010) SE=*,*,0.1341 (012)(010) SE=*,* (013)(010) SE=*,*,0.1752 (013)(011) SE=*,*,0.1859 På ett fullständigare sätt har ett 50-tal ARIMA-modeller estimerats och analyserats. För BNP är det slutliga valet (110)(010). En s.k. autoregressiv modell av första ordningen med AR-para- metern = 0.33 med ett standardfel av 0.17, BIC=17.3 och med residualer som uppfyller statistiska krav på normalitet och obe- roende. Modellen ger en säsongrensad serie med stabila föränd- ringar och med tydliga indikationer på vändpunkter. Modellen val- des vid omläggningen 1999 och har visat strukturell stabilitet.1 Den är ytterst vanlig för att modellera ekonomiska processer. Emellertid är modellen för BNP under bevakning beroende på att dess signi- fikansegenskaper försämrats. I den frågan tillämpar dock SCB en viss konservatism. Det skall finnas entydiga och starka sakskäl för att byta modell vid säsongrensningen.2 Ett byte av modell skapar i sig en variabilitet som torde uppfattas som otillfredsställande av an- 1Vid säsongrensningen av nationalräkenskaperna avseende var AR- parametern 0.35 med ett standardfel på 0.16. 2AR(1) –parametern är dock fortfarande signifikant med ett t-värde av 2.2. vändarna av statistiken. SCB har lagt stor vikt vid att uppnå jäm- förbarhet över tiden. Här är valet av ARIMA-modell ett mycket viktigt moment. För att illustrera ARIMA-modellens betydelse för säsongrens- ningen redovisas i figur 2 kvartalsförändringar hos BNP uppräkna- de till årstakt för 50 olika ARIMA-modeller. Figuren belyser flera viktiga aspekter på säsongrensningen. För det första kan vi notera att valet av ARIMA-modell har betydelse för alla säsongrensade värden i serien.1 Variationsvidden är (års- takt). Medelvärdet över samtliga 50 ARIMA-modeller markeras med en cirkel i diagrammet. Även om vi eliminerar de extrema modellerna, kvarstår en modellvariabilitet på (årstakt).2 Begränsar vi oss till tredje kvartalet 2001, har vi en medel- förändring på , med en standardavvikelse på 0,7. SCB:s officiella har förändringstalet 0,2 (förändringen av BNP mellan och tredje kvartalet 2001, arbets- dagskorrigerad och säsongrensad uppräknad till årstakt). SCB:s officiella ligger således nära fördelningens medelvärde för detta kvartal.3 För flertalet av tidsserierna avseende national- räkenskaperna har det varit möjligt att identifiera ARIMA-modeller, som uppfyller statistiska krav och som underlättar tidsjämförelser. Den korta tidsperiod som kan utnyttjas vid säsongrensningen, 1993–2001, förorsakar dock ett omfattande behov av underhåll av modellerna och övriga specifikationer. Detta innefattar också byte av ARIMA-modell. 1Skälet till detta är att modellbaserade metoder som TRAMO/SEATS utnyttjar den skattade ARIMA-modellen vid skattning av seriens komponenter (adaptiva filter). Filter används för att skatta komponenterna i tidsserien och att eliminera s.k. brus hos den säsongrensade serien. SEATS utnyttjar s.k. optimal filterteori. En klassisk referens är , B.D.O och J.B. , Optimal Filtering, , 1979. En svensk lärobok är Svärdström A. Signaler och system, Studentlitteratur1999. Detta är enligt statistisk teori den bästa metoden underförstått att modellen är adekvat. X-12-ARIMA metoden har andra typer av fixa filter. 2Denna typ av variabilitet har uppmärksammats vid det utvecklingsarbete, som genomförts vid ECB. Det anses att beslutsfattare bör informeras om alternativa metoders skattningar av säsongrensade värden (ECB recommendations). 3Detta gäller även . Säsongrensad och kalenderkorrigerad BNP Kvartalsförändringar i procent, årstakt. I föregående avsnitt redovisades hur ARIMA-modellerna i national- räkenskaperna har identifierats. Produktionssystemet är så utformat att fortlöpande diagnostik är en del i SCB:s produktion av säsong- rensade serier. För varje serie redovisas: ARIMA-modellens parameterskattningar och dess standardfel, de statistiska test som berördes i förra avsnittet. Färger an- vänds för att flagga för potentiella problem och avvikelser från de antaganden som metoden bygger på (röd färg). Om ett test inte indikerar problem (ej signifikant) används blå färg. autokorrelation hos residualer, diagram över residualer, skattade effekter av extremvärden och deras tidpunkter, standardfel för den säsongrensade serien och trendskattning- en. Därigenom kan metodansvarig och produktionsansvarig för säsong- rensningen snabbt se eventuella problem i löpande produktion. Kalendereffekter skattas tillsammans med effekter av extremvärden i TRAMO med en generaliserande regressionsmodell. Som indata används antal arbetsdagar under ett kvartal i relation till ett normal- kvartal. Alla de serier avseende produktion och sysselsättning, som säsongrensas, modelleras med denna kalendermodell. Dag- faktorn beräknas för produktion och sysselsättning på finaste branschnivå med hänsyn tagen till förekomsten av fem-, sex- eller sjudagarsvecka, skiftarbete, kontinuerlig drift etc. Dagfaktorn på aggregerad nivå upp till BNP beräknas genom vägning med föräd- lingsvärden. Generellt gäller att den effekt som ges av almanackan överskattar den kalendereffekt som är verifierbar i TRAMO. Med andra ord har kalendereffekterna tidigare överskattats vid säsong- rensning med X-11-ARIMA. Exempelvis är den empiriskt verifier- bara (enligt TRAMO) kalendereffekten för BNP av den effekt som räknas fram från kalendern. Motsvarande gäller för totala sysselsättningen. För BNP och totala sysselsättningen är kalendereffekterna statistiskt signifikanta. På branschnivå är där- emot kalendereffekten inte alltid statistiskt signifikant. För varje rensad serie redovisar programmet den skattade kalender- effektens värde och t-test för test av hypotesen att effekten är noll. För serierna avseende total export, export av varor, total import samt import av varor finns i säsongrensningen kalendereffekter hän- förbara till påsk och sammansättning av dagarna under ett kvartal. För den totala importen, liksom för importen av varor, finns det bara en påskeffekt, av storleken +– av de faktiska vär- dena. Det säsongrensade värdet är därför korrigerat uppåt . Kalendereffekten för exporten varierar mellan –1,8 och +1,. I figur 3 redovisas dels de kalendereffekter på BNP som beräk- nas direkt från almanackan (den streckade linjen) och dels de som skattas i regressionsmodellen (den heldragna linjen). Här belyses att den effekt som beräknas direkt från almanackan överskattar den effekt som är empiriskt verifierbar (enligt TRAMO). I allmänhet ger en kalenderkorrigering direkt från almanackan en överskattning av den kalendereffekt som estimeras. I vissa branscher är dock de skattade kalendereffekterna desamma som de som beräknas i TRAMO. Exempel på detta är jordbruk, skogsbruk och fiske (SNI=10–14). I några andra branscher är kalendereffekten obetydlig. Kalendereffekter i genomsnitt över samtliga näringsgrenar redovisas i figur 4. Den kalendereffekt som beräknas från alma- nackan för samtliga näringsgrenar är . Motsvarande estimerade kalendereffekt är . Den estimerbara kalendereffekten är alltså bara hälften av den som erhålles från almanackan. Den kalenderkorrigering av national- räkenskaperna som gjordes , kan sägas ha överskattat kalendervariationen med i genomsnitt över samt- liga näringsgrenar. En konsekvens av det är att den tidigare över- korrigeringen skapade en extra variation i de säsongrensade serierna som är eliminerad. Kalendereffekter i genomsnitt över samtliga näringsgrenar Extremvärden skattas automatiskt med TRAMO/SEATS. Kunskap om extremvärden kan utnyttjas på flera sätt.