Paola Anzini - SITIC: il processo di destagionalizzazione negli indicatori congiunturali

SITIC: il processo di destagionalizzazione
negli indicatori congiunturali
Strumenti metodologici
Strumenti informatici
Processo di produzione dell’output
Paola Anzini | Direzione centrale per la metodologia e il disegno dei
processi statistici | Istat
12 dicembre 2016

Indice
1. Definizioni: componente stagionale e di calendario, dati
destagionalizzati e corretti per gli effetti di calendario
2. Cenni alla metodologia impiegata
3. Software adottati
4. Processo di produzione del dato
5. Domini di indagine sottoposti a trattamento in Sitic
6. Domanda-Offerta di supporto per la destagionalizzazione
6.1 Stato dell’arte
6.2 Prospettive future (innovazioni di processo, di output e degli
strumenti IT impiegati)
SITIC: il processo di destagionalizzazione negli indicatori congiunturali, Paola Anzini – Roma, 12/12/2016

Stagionalità
Componente, nella dinamica di una serie storica, che si ripete ad intervalli regolari
ogni anno, con variazioni di intensità più o meno analoga nello stesso periodo (mese,
trimestre) di anni successivi e di intensità diversa nel corso di uno stesso anno.
Spesso si pensa ad un concetto di stagionalità deterministica, che si ripete in maniera
esattamente identica ogni anno, ma talvolta le serie economiche sono affette da una
stagionalità di tipo evolutivo, che varia moderatamente nel corso degli anni.
Cause: fattori naturali e climatici, fattori istituzionali, quali scadenze imposte da
provvedimenti normativi, eventi e comportamenti legati alla tradizione sociale,
culturale e religiosa, la composizione del calendario e, infine, le aspettative.
Componente di calendario
Determinata dalla diversa composizione del calendario nei singoli periodi (mesi o
trimestri) dell’anno, dovuta alla diversa lunghezza del periodo, al diverso numero di
giorni lavorativi o di giorni specifici della settimana in essi contenuti, alla presenza
di festività nazionali civili e religiose, fisse e mobili (festività pasquali) nonché
dell’anno bisestile.
SITIC: il processo di destagionalizzazione negli
indicatori congiunturali
1

Perché rimuovere stagionalità ed effetti di calendario
La presenza di stagionalità, potendo mascherare altri movimenti di interesse
(tipicamente le fluttuazioni cicliche), viene spesso considerata di disturbo nell’analisi
della congiuntura economica; ad es. rende problematica l’interpretazione delle
variazioni congiunturali, spesso influenzate in misura prevalente dalle oscillazioni
stagionali piuttosto che da movimenti dovuti ad altre cause (come al ciclo
economico).
Anche la componente di calendario, pur non avendo periodo annuale, determina un
oscuramento del segnale congiunturale di interesse, rendendo problematiche l’analisi
e l’interpretazione delle variazioni osservate in un dato intervallo su una serie storica.
2

Dati corretti per gli effetti di calendario: dati depurati, mediante apposite
tecniche statistiche, dalla variabilità attribuibile alla composizione del
calendario nei singoli periodi (mesi o trimestri) dell’anno. Il ricorso a tale
trasformazione dei dati consente di cogliere in maniera più adeguata sia le
variazioni tendenziali, sia le variazioni medie annue.
Dati destagionalizzati: dati depurati, mediante apposite tecniche statistiche,
dalle fluttuazioni attribuibili alla componente stagionale e, se significativi, dagli
effetti di calendario. Questa trasformazione dei dati è la più idonea a cogliere
l’evoluzione congiunturale di un indicatore e trova, inoltre, ampia applicazione
nell’utilizzo congiunto delle statistiche prodotte da diversi Paesi, poiché
permette di comparare in maniera più chiara l’evoluzione di diverse serie
storiche, ciascuna caratterizzata da uno specifico profilo stagionale.
3

Metodologia impiegata
Procedura TRAMO-SEATS (Time series Regression with Arima noise, Missing
observations and Outliers e Signal Extraction in Arima Time Series), sviluppata da
Gómez e Maravall (1996), adottata in Istat a partire dal 1999.
Riferimenti teorici
Ipotesi sottostante alla costruzione di una procedura di destagionalizzazione
Ogni serie storica Yt, osservata a cadenza infra-annuale è esprimibile come una
combinazione delle seguenti componenti non osservabili: una componente di medio-
lungo periodo denominata ciclo-trend (CTt); una componente stagionale St, costituita
da oscillazioni di periodo annuale; una componente irregolare It, dovuta a movimenti
erratici, cioè a fluttuazioni di breve periodo non sistematiche e non prevedibili.
Approccio metodologico adottato da TRAMO-SEATS
Arima-Model-Based, sviluppato tra gli altri da Burman (1980), Box, Hillmer e Tiao
(1978) e Hillmer e Tiao (1982), in cui si ipotizza l’esistenza di un particolare
modello statistico parametrico (Arima) per ciascuna serie storica analizzata.
4

Fasi della procedura TRAMO-SEATS
Pretrattamento (TRAMO) - Scelta dello schema di scomposizione che lega le
diverse componenti della serie storica (additiva, moltiplicativa, log-additiva, ecc.);
interpolazione di eventuali dati mancanti; identificazione ed eliminazione di una
serie di effetti deterministici (di calendario e outliers).
Identificazione e stima (TRAMO) - Idoneo modello ARIMA per la serie depurata
dagli effetti deterministici, cioè per la parte stocastica della serie originaria (serie
“linearizzata”).
Destagionalizzazione (SEATS) - Individuazione e rimozione della componente
stagionale, serie destagionalizzata (SA).
Stima finale componenti (SEATS) - Reinserimento di alcuni elementi
deterministici identificati nella fase di pretrattamento, attribuiti o al trend (come i
LS e le rampe) o alla componente irregolare (AO e i TC); vengono invece esclusi
dalla serie SA gli effetti di calendario e gli SO.
5

6
Strumento IT adottato per la destagionalizzazione - Prospettive future
In Sitic la versione attualmente impiegata del software Tramo-Seats è la
n. 159 del 2010 su piattaforma Linux. A breve si passerà alla versione
più recente (n. 941), denominata TS+, pubblicata a dicembre 2014 sul
sito della Banca di Spagna che riporta profonde innovazioni
(identificazione automatica dei modelli, completezza dell’output, della
diagnostica, disponibilità per diversi sistemi operativi) e che, più di quella
attualmente adottata, si avvicina alla ricodifica in linguaggio Java della
metodologia TS implementata all’interno di JDemetra+. Quest’ultimo è lo
strumento IT candidato standard per la destagionalizzazione in Istat, la
cui diffusione, nell’ambito del SSE, viene fortemente incoraggiata da
Eurostat ed in linea con quanto anche proposto dal GdL per la
definizione di standard per l’Istat del 2014-15.

7
Revisione dei modelli di destagionalizzazione: schema di input-output
Identificazione nuovi
modelli – tab.
MODELLI_NUOVI
Serie SA/WDA (dir)
# serie da trattare, freq;
dettaglio serie SA≡GR
Estrazione
serie, modelli,
trattamento
(prg R)
Tab. RIEPILOGO
Tab. INDICI
Tab. MODELLI
Tab. AGGREGAZIONI
Tab. PESI
Elaborazione
(prg R)
Serie problematiche
(Ljung-Box res.; Pierce;
Jarque-Bera; Ljung-Box
res^2; modelli approx,…)
TS
Analisi (revisioni)
Verifica S
TS
JD+
JD+
Aggregazione
(prg R)
Modelli
variati
Serie SA/WDA (ind)

8
SERV./DESCR. Freq.
Approccio DIRETTO (DIR) Approccio INDIRETTO (IND)
Serie non stagionali analizzate
per… Appr. Note tot*
Solo SA Solo WDA WDA e SA Solo SA Solo WDA WDA e SA Solo SA Solo WDA WDA e SA
COE/COmmercio Estero
(UE_XUE)
12 - - 19 - - 33 - - 6 IND 116
COM/Clima di fiducia delle
imprese del COMmmercio
12 18 - - 3 - - 3 - - IND
Metodo adottato per la
destagionalizzazione della
variabile CLIMA per le 3 forme
di vendita (totale, piccola,
grande).
24
CON/Clima di fiducia
CONsumatori (nazionale e
territoriale)
12 20 - - - - - 17 - - DIR 37
COS/Clima di fiducia delle
imprese di COStruzione
12 1 - - (1) - - 3 - - IND
Metodo adottato per la
destagionalizzazione della
variabile CLIMA (in questo caso
media aritmetica di due saldi
non stagionali).
4
FAS/FAtturato dei Servizi 4 - - 14 - - 4 - 38 - IND 74
FAT/FATturato e ordinativi
dell’industria
12 25 15 11 1 - 15 2 - - IND
Dati corretti a partire dalle
divisioni. Approccio IND a
partire dal totale MIGS (D+E) e
per il totale industria in senso
stretto.
95
FDP/Fatturato
Deflazionato e Produzione)
12 3 - - 1 - - - - - IND
IND il fatturato totale
deflazionato, D+E.
4
IGI/Indicatori Grandi
Imprese
12 12 - 3 - - - - - - DIR 18
IPC/Indici di Produzione
nelle Costruzioni
12 - - 2 - - 1 - - - IND 6

SERV./DESCR. Freq.
Serie non stagionali analizzate
per…
Appr. Note tot*
Solo SA Solo WDA WDA e SA Solo SA Solo WDA WDA e SA Solo SA Solo WDA WDA e SA
IPI/Indici di Produzione
Industriale
12 - - 341 - - 1 - - - DIR/IND
Destagionalizzazione a partire dalle
classi (col dato di set-16). L'approccio
IND è impiegato solo per il MIG Totale
Consumi
683
LCI/Indici di Costo del
Lavoro
4 - - 36 - - 27 - - - DIR/IND
Variabili ONEROL e RETROL: approccio
DIR per le sezioni, IND per gli aggregati
superiori (O-S, B_N,B_S). Variabile
COSTOL: approccio IND (Oneri +
Retribuzioni)
126
MAN/Clima di fiducia
imprese MANifatturiere
12 e 4 141 - - 31 - - 73 - - IND
Destagionalizzazione a partire dalle
divisioni. Metodo IND per il CLIMA
(totale C e totali per ripartizione), MIGS
e i totali nazionali per divisione.
245
ORO/Occupazione
Retribuzioni Oneri
4 - - 67 - - 33 - - 1 DIR/IND
Varibili ONERFA e RETRFA: approccio
DIR. per le sezioni e gli aggegati
superiori; variabile POSLAV: approccio
DIR per le sezioni, IND per gli aggregati;
variabile COSTFA: tutto IND (sez. ed
aggregati).
202
PDC/Permessi Di
Costruire
4 8 - - - - - 2 - - DIR 10
9

10
SERV./DESCR. Freq.
Serie non stagionali
analizzate per…
Appr. Note tot*
Solo SA Solo WDA
WDA e
SA
Solo SA Solo WDA
WDA e
SA
Solo SA Solo WDA
WDA e
SA
SER/Clima di fiducia
SERvizi
12 26 - - 9 - - 37 - - IND
IND la var CLIMA (totale nazionale
per sez. ed aggregati superiori, e
totale servizi per ripartizione).
72
TUR/TURismo 12 8 - - 10 - - - - - IND 18
VEE/VEndite Eurostat 12 - - 22 - - 4 - - - DIR/IND
IND per il valore ed il volume delle
vendite per l'aggregato del
commercio al dettaglio G47 (che
esclude autoveicoli e motocicli) e
G47_x_473 (che esclude il
carburante per autotrazione)
52
VEN/VENdite al
dettaglio
12 4 - - 2 - - - - - IND 6
VEO/VEla Ore 4 - 43 49 - - - - 2 - DIR 143
VEP/VEla Posizioni 4 51 - - 25 - - 7 - - DIR/IND
Variabile TASSOP (Tasso di posti
vacanti): approccio IND dalle sezioni
in su; variabili NUMPVAC e
NUMPOCC: approccio DIR dalle
sezioni in su.
83
Trasporto aereo 12 1 - - - - - - - - 1
tot* 318 58 1128 82 0 236 318 40 14 2019
* Le serie prodotte separatamente sia in forma solo WDA che anche SA sono conteggiate 2 volte, producendo ciascuna serie in input 2 serie in output

11
Domanda-Offerta di supporto per la destagionalizzazione – Stato dell’arte
Richiesta supporto al DIRM da parte
delle strutture di produzione mediante
caselle di posta elettronica dedicate
Caricamento dati grezzi su Sitic da
parte delle strutture di produzione
Invio dati grezzi via posta elettronica
in formato excel (ds non definitivo o
incompleto)
Revisione/identificazione modelli di
destagionalizzazione
Valutazione approccio dir/ind
PRINCIPALI OUTPUT RILASCIATI
Specifiche parametri di input per la produzione
di serie SA e/o WDA mediante il Sistema
centralizzato (tracciati record nuovi o modificati);
Serie di output per una valutazione ex-ante delle
revisioni legate all’introduzione di modifiche dei
modelli impiegati o delle stime a modelli
invariati;
Elaborazione di grafici armonizzati
Indicatori di qualità e di distanza

12
Domanda-Offerta di supporto per la destagionalizzazione – Prospettive future
Innovazioni di processo, di output e degli strumenti IT impiegati
Richiesta supporto tramite compilazione di un Template standard;
Ottimizzazione dell'output mediante la progettazione di un report riepilogativo
standardizzato inerente le scelte effettuate, per migliorare il monitoraggio dei risultati
prodotti, aumentare la trasparenza dei processi e garantire una più facile lettura e
comparazione dei risultati;
Maggiore impegno nella produzione della documentazione relativa alla
destagionalizzazione e all’entità delle revisioni introdotte con l’adozione di nuovi
modelli di destagionalizzazione;
Stesura di note tecniche su eventuali approfondimenti di analisi (es.: cambiamenti
introdotti nel trattamento di indicatori di particolare rilievo, modifiche nel tipo di
approccio impiegato per la destagionalizzazione delle serie aggregate).

13
Domanda-Offerta di supporto per la destagionalizzazione – Prospettive future
Innovazioni di processo, di output e degli strumenti IT impiegati
Produzione di nuovi output relativi al trattamento delle serie storiche (es. estrazione
di dati di ciclo-trend o di componenti cicliche).
Implementazione della destagionalizzazione con la nuova versione del software
Tramo-Seats (n. 941), denominata TS+.
Coordinamento della progettazione relativa all'implementazione in SITIC dello
strumento IT candidato standard (JDemetra+) per la destagionalizzazione in Istat.
Tale passaggio avrà un certo impatto sull’output (sia in fase di identificazione dei
modelli che a modelli dati) che andrà valutato e documentato. Potrebbe essere
realistico iniziare le prime migrazioni al nuovo strumento IT a partire dalla fine del
2017 se ci fossero le risorse disponibili.

Paola Anzini - SITIC: il processo di destagionalizzazione negli indicatori congiunturali

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to Paola Anzini - SITIC: il processo di destagionalizzazione negli indicatori congiunturali

Similar to Paola Anzini - SITIC: il processo di destagionalizzazione negli indicatori congiunturali (20)

More from Istituto nazionale di statistica

More from Istituto nazionale di statistica (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (9)

Paola Anzini - SITIC: il processo di destagionalizzazione negli indicatori congiunturali