|
１．手法
令和２年基準鉱工業指数における季節調整は、米国センサス局のX-12-Arima を用いて実施した。
季節調整済指数は、季節要因に加え、曜日・祝祭日要因、うるう年要因によっても調整されている（在庫指数については、季節要因のみ）。
具体的には以下のとおり。
季節調整済指数＝原指数÷（季節・曜日・祝祭日・うるう年指数）
２．X-12-Arima に用いるスペックファイル
令和２年基準改定時に使用したスペックファイルの見本は以下のとおり。
series｛ start =Yyyy.M
span =(2015.1,2022.12)
decimals＝1 ｝
transform ｛ function＝log ｝
arima ｛ model＝(p d q)(P D Q) ｝
regression｛ variables＝(td1nolpyear) →在庫の場合は、regression の｛ ｝内を削除
user＝(jap-hol)
usertype＝holiday
start=Yyyy.M
file="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
forecast ｛ maxlead＝12 ｝
estimate ｛ save＝( mdl )
maxiter＝500 ｝
x11｛ print＝(none + d10＋d11＋d16)
save=(d10 d11 d16)
seasonalma=x11default ｝
各系列の (p d q) (P D Q)
| 系列 |
(p d q) (P D Q) |
| 生産 |
（0 1 1）（0 1 1） |
| 出荷 |
（0 1 1）（0 1 1） |
| 在庫 |
（0 1 1）（0 1 1） |
３．季節指数等の運用
令和５年１月以降の季節指数は、暫定季節調整方式を採用している。具体的には、令和４年の季節指数を適用している。
これに対し、曜日・祝祭日・うるう年指数は、暫定方式を採らず、上記２．で推計されたパラメータとカレンダーから計算して利用している。
４．季節指数等の運用
令和２年基準において、異常値が検出された系列と異常値処理、年月は以下のとおり。
| 指数の種類 |
異常値種別 |
処理年月 |
生産指数
（付加価値額ウェイト） |
Tc(temporary charge)
Tc(temporary charge)
|
2018年７月
2020年４月 |
| 出荷指数 |
Tc(temporary charge)
Tc(temporary charge)
|
2018年７月
2020年４月 |
| 在庫指数 |
なし |
|
これにより令和２年基準改定で修正した２．ファイルは以下のとおり。
（鉱工業生産の場合）
regression｛ variables＝(td1nolpyear tc2018.7 tc2020.4 ) |
