תמונת דף
תקציר
במקרים רבים, נתונים אודות
תופעות כלכליות-חברתיות זמינים בתדירות נמוכה בלבד, לעיתים גם בפרקי זמן באורך
שונה, וקיימת דרישה לנתונים אלה בתדירות גבוהה יותר. בסטטיסטיקה הרשמית, הנתונים
אמורים להיות זמינים מדי תקופה קצובה מראש (חודש, רבעון, שנה), כאשר נדרשת ההתאמה
של נתונים אלה לנתון הזמין בתדירות נמוכה. בלשכות סטטיסטיות, התאמה זו חייבת להיות
מלאה ומדויקת, על מנת למזער סטייה בין סדרות האומדנים השונות. בנוסף, קיים צורך
למנוע סתירות בין מקורות מידע שונים המתפרסמים על ידי הלשכה הסטטיסטית.
לצורך בניית הסדרה העונה על
הדרישות הנ"ל נהוג להשתמש בסדרה עתית אחרת אשר זמינה בתדירות הרצויה ומתארת
תופעה כלכלית-חברתית דומה, הנקראת אינדיקטור. בניית סדרה עתית בתדירות גבוהה על
סמך האינדיקטור ועל סמך הנתונים בתדירות נמוכה, בתוך הטווח של הנתונים בתדירות
נמוכה, ידועה כבעיית ביון סדרות עתיות. אותה הפעולה הנעשית מחוץ לטווח הנתונים
בתדירות נמוכה, ידועה כבעיית חיוץ. במקרה האחרון, אנו משתמשים בידע היסטורי על
התופעה הנאמדת ובידע עדכני על התופעה הקרובה אשר זמינה בתדירות גבוהה לבניית
התחזית. תחזית זו נתונה לשינוי עם קבלת הנתון העדכני בתדירות נמוכה.
בעבודה הנוכחית, נדונו שיקולים
מנחים לבחירת האינדיקטור לסדרה הנאמדת. הוצעה שיטת בדיקה תיאורית פשוטה העונה על
השאלה אודות מידת הדמיון בין התופעה המתוארת על ידי האינדיקטור לבין התופעה הנאמדת
אשר ידועה בתדירות נמוכה בלבד. נחקר טיב הקירוב של שיטות נומריות של דנטון על ידי
מודל הרגרסיה. נבדקו חלופות שונות בבחירת מודל רגרסיה לביון וחיוץ בסדרה. נערך
ניתוח נרחב של שיטת הרגרסיה תוך שימוש במודלים ARMA לשאריות: (1) השומרים על
התנודות (moving preservation models), (2) מודל ARMA לשאריות הנאמד מהנתונים המקוריים. במקרה (2), מוצע אלגוריתם לאמידה של מודל ARMA ולבחירת
מודל לביון וחיוץ. נערכו השוואות של השיטות המוצעות עם השיטה הקיימת בלמ"ס על
סמך ניתוח של סדרות נבחרות של חשבונות לאומיים ואומדנים חודשיים של סקר כוח אדם.
נבחנו קריטריונים לבחירת השיטה המתאימה לכל סדרה עתית העוברת תהליך של ביון וחיוץ.
מוצע להשתמש בשיטת הרגרסיה אם חותך משתנה לביון וחיוץ בסדרות
השנתיות והרבעוניות של חשבונות לאומיים הנאמדות על סמך נתונים הזמינים פעם במספר
שנים. המודל לחותך מבוסס על הנחות כלכליות אודות התנהגות ההטיה כפונקציה של המרחק
מהנתון הרב-שנתי.