283769
/varehandel-og-tjenesteyting/statistikker/vki/maaned
283769
statistikk
2017-08-30T08:00:00.000Z
Varehandel og tjenesteyting;Inntekt og forbruk;Nasjonalregnskap og konjunkturer
no
vki, Varekonsumindeksen, volumindeks, husholdningenes forbruk (for eksempel bilkjøp, matforbruk, elektrisitetsforbruk)Nasjonalregnskap, Forbruk, Varehandel, Inntekt og forbruk, Nasjonalregnskap og konjunkturer, Varehandel og tjenesteyting
true

Varekonsumindeksen

Oppdatert

Neste oppdatering

Nøkkeltall

-0,1 %

sesongjustert vekst i husholdningenes varekonsum

Varekonsumindeksen. Hovedtallstabell. Prosentvis volumendring fra måneden før. Sesongjustert. 2005=100
Mars 2017April 2017Mai 2017Juni 2017Juli 2017
Totalt varekonsum-0,70,22,00,1-0,1
Mat, drikkevarer og tobakk0,20,1-0,20,7-0,3
Elektrisitet og brensel-0,91,5-0,40,9-2,2
Kjøp og drift av biler-3,8-2,37,4-0,90,5
Andre varer-0,11,11,9-0,10,2

Se flere tabeller om emnet

Tabell 1 
Varekonsumindeksen. Volumindekser. Ujustert. 2005=100

Varekonsumindeksen. Volumindekser. Ujustert. 2005=100
Totalt varekonsumMat, drikkevarer og tobakkElektrisitet og brenselKjøp og drift av bilerAndre varer
August 2015126,1115,377,2130,5143,1
September 2015121,1111,085,2124,0134,9
Oktober 2015127,1117,3114,1123,6140,1
November 2015127,4110,7129,5117,3146,9
Desember 2015156,8141,9144,1112,5193,8
Januar 2016118,1102,7178,1110,9123,5
Februar 2016115,6107,3152,4116,8114,6
Mars 2016122,0121,7137,3126,1116,1
April 2016123,8113,1116,9130,4131,0
Mai 2016126,5122,290,9128,5135,4
Juni 2016134,8125,875,9134,9153,8
Juli 2016123,2115,970,9124,8138,7
August 2016128,5116,679,5133,6146,2
September 2016121,3113,084,4128,7131,9
Oktober 2016122,1112,2116,0117,7134,0
November 2016131,9114,5144,8120,7150,6
Desember 2016155,1140,7148,4113,5189,4
Januar 2017119,2104,0157,4122,0123,7
Februar 2017112,8106,2146,6112,8111,5
Mars 2017126,9122,2141,2130,8125,3
April 2017116,8115,2115,5110,4120,7
Mai 2017131,4122,594,2135,5144,2
Juni 2017137,9129,379,1136,5157,4
Juli 2017126,3117,970,8127,7143,8

Tabell 2 
Varekonsumindeksen. Prosentvis volumendring fra samme måned året før. Ujustert. 2005=100

Varekonsumindeksen. Prosentvis volumendring fra samme måned året før. Ujustert. 2005=100
Totalt varekonsumMat, drikkevarer og tobakkElektrisitet og brenselKjøp og drift av bilerAndre varer
August 20150,61,35,56,8-2,9
September 20150,6-0,15,72,9-0,4
Oktober 20151,01,35,4-0,70,6
November 20151,90,34,23,81,9
Desember 2015-0,81,1-3,02,1-2,5
Januar 2016-0,7-1,314,51,5-4,5
Februar 20164,35,17,28,30,8
Mars 2016-4,9-1,80,9-4,0-9,5
April 20165,15,67,03,25,6
Mai 20161,15,3-8,72,1-1,4
Juni 2016-0,73,8-11,8-4,0-1,7
Juli 2016-5,2-2,2-5,3-8,1-6,4
August 20161,91,13,02,42,1
September 20160,21,8-0,93,8-2,2
Oktober 2016-3,9-4,31,7-4,8-4,3
November 20163,53,411,82,92,5
Desember 2016-1,1-0,83,00,9-2,2
Januar 20170,91,3-11,610,00,1
Februar 2017-2,4-1,0-3,8-3,4-2,7
Mars 20173,90,42,83,77,9
April 2017-5,61,8-1,2-15,3-7,9
Mai 20173,90,33,65,46,5
Juni 20172,32,74,31,22,3
Juli 20172,61,7-0,12,33,7

Tabell 3 
Varekonsumindeksen. Volumindeks. Sesongjustert. 2005=100

Varekonsumindeksen. Volumindeks. Sesongjustert. 2005=100
Totalt varekonsumMat, drikkevarer og tobakkElektrisitet og brenselKjøp og drift av bilerAndre varer
August 2015128,8118,1113,9129,8140,3
September 2015126,6116,2112,7122,2140,2
Oktober 2015128,1117,6115,3124,6141,3
November 2015128,5116,8112,2125,1143,5
Desember 2015127,1117,5108,5124,3140,2
Januar 2016128,9118,2123,2126,4140,5
Februar 2016127,4117,5114,6125,3139,4
Mars 2016127,2116,5111,8126,2139,8
April 2016126,6117,5113,8122,8138,7
Mai 2016127,3119,8108,2123,2139,2
Juni 2016126,6117,7110,5122,6139,2
Juli 2016126,1116,4113,9122,8138,2
August 2016127,0116,7117,4124,0139,1
September 2016126,7117,4112,8125,9137,5
Oktober 2016127,3116,8116,6124,3139,7
November 2016128,8117,2125,7124,2141,5
Desember 2016126,4115,8112,5127,9137,4
Januar 2017127,3117,4111,8129,6137,5
Februar 2017128,6119,4115,3125,6140,4
Mars 2017127,7119,6114,3120,9140,3
April 2017127,9119,6115,9118,1141,8
Mai 2017130,4119,5115,5126,8144,5
Juni 2017130,6120,3116,6125,7144,3
Juli 2017130,5119,9114,0126,3144,7

Tabell 4 
Varekonsumindeksen. Prosentvis volumendring fra måneden før. Sesongjustert. 2005=100

Varekonsumindeksen. Prosentvis volumendring fra måneden før. Sesongjustert. 2005=100
Totalt varekonsumMat, drikkevarer og tobakkElektrisitet og brenselKjøp og drift av bilerAndre varer
August 2015-0,12,2-5,34,0-2,8
September 2015-1,7-1,7-1,1-5,80,0
Oktober 20151,31,22,42,00,8
November 20150,3-0,7-2,70,41,5
Desember 2015-1,10,7-3,3-0,7-2,3
Januar 20161,50,513,61,60,2
Februar 2016-1,2-0,6-6,9-0,9-0,8
Mars 2016-0,2-0,9-2,50,80,3
April 2016-0,40,91,8-2,7-0,8
Mai 20160,62,0-4,90,30,4
Juni 2016-0,6-1,82,1-0,50,0
Juli 2016-0,4-1,13,10,2-0,7
August 20160,80,33,11,00,6
September 2016-0,30,6-3,91,5-1,2
Oktober 20160,5-0,53,4-1,21,7
November 20161,10,37,8-0,11,2
Desember 2016-1,8-1,2-10,53,0-2,9
Januar 20170,71,3-0,61,30,1
Februar 20171,11,73,1-3,02,1
Mars 2017-0,70,2-0,9-3,8-0,1
April 20170,20,11,5-2,31,1
Mai 20172,0-0,2-0,47,41,9
Juni 20170,10,70,9-0,9-0,1
Juli 2017-0,1-0,3-2,20,50,2

Om statistikken

Varekonsumindeksen viser utviklingen i husholdningenes konsum av varer. Statistikken bygger på detaljomsetningsindeksen, førstegangsregistrerte biler, elektrisitetsstatistikk og tilsvarende statistikker, og beregnes på indeksform.

Definisjoner

Definisjoner av viktige begrep og variabler

Ikke relevant

Standard klassifikasjoner

Ved utarbeidinga av varekonsumindeksen ligg den internasjonale konsumklassifikasjonen COICOP (Classification of Individual Consumption by Purpose) til grunn.

Administrative opplysninger

Navn og emne

Navn: Varekonsumindeksen
Emne: Varehandel og tjenesteyting

Neste publisering

Ansvarlig seksjon

Seksjon for nasjonalregnskap

Regionalt nivå

Vert berre laga på nasjonalt nivå.

Hyppighet og aktualitet

Månadleg

Vert normalt publisert den 27 - 28 i månad m + 1.

Internasjonal rapportering

Ikke relevant

Lagring og anvendelse av grunnlagsmaterialet

Ikke relevant

Bakgrunn

Formål og historie

Varekonsumindeksen har vorte publisert frå januar 1998. Indeksen måler utviklinga i hushalda sine kjøp av varer, både varige og ikkje-varige. Ein nyttar dei same definisjonane og metodane som i den kvartalsvise nasjonalrekneskapen. Varekonsumindeksen kan difor tolkast som ein indikator for hushalda sine varekjøp.

Ein av grunnane til at varekonsumindeksen vart etablert, skyldast ei omlegging av detaljomsetjingsindeksen. Frå og med 1996 vart detaljomsetjingsindeksen publisert etter ny standard for næringsgruppering. Overgangen til den nye næringsstandarden førte til at detaljomsetjingsindeksen ikkje lenger inkluderte sal frå bensinstasjonar og sal av motorkjøretøy. Frå brukarhald kom det ynskje om å få ein varekonsumindikator som i tillegg til detaljomsetjingsindeksen kunne ta omsyn til omsetjing av bensin, bilar og motorsyklar. Hushalda sitt forbruk av elektrisk kraft og fyringsolje vart og inkludert i varekonsumindeksen.

Varekonsumindeksen, som vert utarbeida ved Seksjon for nasjonalrekneskap, er ein volumindeks. Den vert publisert både sesongjustert og ujustert i slutten av kvar månad saman med detaljomsetningsindeksen.

Brukere og bruksområder

Statistikken vert i stor grad nytta av offentlige aktørar (departementa, Noregs Bank m.m.) samt finans- og analysemiljøa.

Likebehandling av brukere

Ingen eksterne brukarar har tilgang til statistikk før statistikken er publisert samtidig for alle kl. 08.00 på ssb.no etter varsling minst tre månader før i Statistikkkalenderen.  Dette er eit av dei viktigaste prinsippa i SSB for å sikre lik behandling av brukarane.

Sammenheng med annen statistikk

Varekonsumindeksen, som har som mål å talfeste hushalda sitt vareforbruk, vert publisert samstundes med detaljomsetningsindeksen , som er ein omsetningsindeks for detaljhandelsnæringa. Samanlikna med detaljomsetningsindeksen har varekonsumindeksen eit meir omfattande innhald. Dette kan føre med seg noko ulik utvikling i dei to indeksane.

Lovhjemmel

Ikke relevant

EØS-referanse

Ikke relevant

Produksjon

Omfang

Varekonsumindeksen måler utviklinga i norske hushald sine kjøp av varer, både varige og ikkje-

varige. Indeksen dekkjer ikkje hushalda sine varekjøp i utlandet, som til dømes grensehandel.

Datakilder og utvalg

Den viktigaste kjelda for å utarbeide varekonsumindeksen er opplysningar om detaljomsetjingsindeksen etter næring. Kjøp av motorkøyretøy vert utvikla ved hjelp av Opplysningsrådet for vegtrafikk sine opplysningar om førstegongsregistrerte personbilar, medan petroleumsstatistikken vert nytta som kjelde for kjøp av bensin og fyringsoljer. Hushalda sitt konsum av elektrisitet nyttar fyrst SSB sine førebelse overslag på det månadlege straumforbruket i alminneleg forsyning, og vart seinare bytta ut med endelege tal frå den månadlege elektrisitetsstatistikken.

Datainnsamling, editering og beregninger

Varekonsumindeksen nyttar berre offisielle statistikkjelder og har ingen eigen datainnsamling.

Ein legg til grunn dei same metodane og definisjonane når ein lagar varekonsumindeksen som når ein bereknar hushalda sitt varekonsum i det kvartalsvise nasjonalregnskapet (KNR).

Den generelle formelen for å berekne konsumet av ei varegruppe i laupande prisar er:

vki_om-28

1)

der

VC i m er konsumet av varegruppe i, månad m i laupande priser

VC i basisår er konsum av varegruppe i i basisåret

I i m er "detaljomsetningsindeks" vekta saman for varegruppe i, månad m

Formel 1 definerar konsumet i laupande prisar og vert nytta for alle konsumgrupper der detaljomsetningsindeksen er kjelde. Indeksen for gruppe i vil normalt være ei samanvekting av ulike detaljerte næringsindeksar som ein får frå detaljomsetningsindeksen. Samanvektinga er basert på informasjon frå avanseundersøkinga og tek utgangspunkt i kor mykje av den enkelte varegruppa som er kjøpt i ulike næringar (butikktypar). Konsumet i faste prisar finn ein ved å deflatere med konsumprisindeksen for tilsvarande konsumgruppe:

vki_om-29

2)

der

C i m er konsumet av varegruppe i, månad m i faste priser

KPI i m er konsumprisindeksen for konsumgruppe i, månad m

Volumindikatorar som inngår i berekningane, vert bruk på same måten som detaljomsetningsindeksen. Formelen kan skrivast:

vki_om-30

3)

der

C i m er konsumet av varegruppe i, månad m i faste priser

X i m er volumindikatoren (f.eks. tall på biler) for konsumgruppe i, månad m

Totalt varekonsum i faste priser er definert som summen av fastpristala for alle dei ulike konsumgruppene:

vki_om-31

4)

Resultata frå formel 4 vert deretter brukt for å lage indeksserien.

Månadleg konsum av ei konsumgruppe målt i laupande eller faste priser vert altså utrekna ved å ta utgangspunkt i nivået på ulike konsumgrupper i basisåret og utvikle desse med relevante indikatorar. Det betyr at det er samansetninga av varekonsumet i basisåret som dannar utgangspunkt tala i dei ulike månadane. Sidan berekningsopplegget for varekonsumindikatoren er så nær knytt til kvartalsregnskapet, har vi valt å bruke same basisår for kvartalsregnskapet og varekonsumindikatoren. Basisåret vert oppdatert kvart år.

Ingen avstemming mot årstal i nasjonalregnskapet

Fastpristala som dannar utgangpunktet for varekonsumindeksen vert ikkje avstemt mot nasjonalregnskapet sitt nivåtal på årsbasis. Det betyr at summen av fastpristala for 12 månader ikkje tilsvarar nasjonalrekneskapen sitt nivå på årsbasis for ei gitt varegruppe. Grunnen til at vi har valt dette, er at det er sesongmønsteret i indeksen vi er mest interessert i. Dersom ei serie må avstemmast over årsskifta, kan vi miste noko av det opphavlege sesongmønsteret som ein har i indikatoren. Varekonsumindikatoren vil på bakgrunn av dette ikkje verte publisert som nivåtal (i faste priser), men berre verte publisert som ein indeksserie.

Sesongjustering

Varekonsumindeksen vert sesongjustert etter dei same metodane som nyttast i det kvartalsvise nasjonalregnskapet. Den er justert både for kalender- og normale sesongeffektar. Kalendereffektane omfattar korrigeringar både for handledagar og for påske. Sjå fane "om sesongjustering". For ein utdypande dokumentasjon, sjå Sesongjustering av varekonsumindeksen.

Konfidensialitet

Ikke relevant

Sammenlignbarhet over tid og sted

Indeksen har vore publisert sidan januar 1998.

Nøyaktighet og pålitelighet

Feilkilder og usikkerhet

Ikke relevant

Revisjon

Månadlege tal for varekonsumet vert endra når ny informasjon førelegger. Normalt er det berre elektrisitetskonsumet som har ny informasjon som gjer at føregåande månad endras. Ein gang i året, ved publisering av tal for september månad, endras basisåret for berekningane. Dette fører også til revisjon av tidlegare publiserte tal.

Sjølv når 12-måneders vekstratar ikkje endras bakover i tid, kan likevel de sesongjusterte talene bli endrast som følgje av at vi har fått tal for ein ny månad.

 

Om sesongjustering

Generelt om sesongjustering

Generelt om sesongjustering

For måneds- og kvartalstall er det ofte betydelige sesongvariasjoner som vanskeliggjør en direkte tolkning av utviklingen fra periode til periode. For å lette tolkningen av slike tidsserier, sesongjusteres mange tallserier ved bruk av X-13-ARIMA eller andre sesongjusteringsverktøy.

For mer generell informasjon om sesongjustering og begrepene knyttet til det, se SSBs Metadata - Statistiske metoder - Sesongjustering .

Hvorfor sesongjusteres denne statistikken?

Varekonsumindeksen (VKI) er en indikator som i tillegg til detaljhandelomsetningen tar hensyn til kjøp av biler og motorsykler. Husholdningenes forbruk av elektrisk kraft og fyringsolje er også inkludert i VKI. Varekjøpene påvirkes av for eksempel hvor mange dager i måneden man kan registrere biler og handle, temperatur og ferieavvikling, - såkalte sesong- og kalendereffekter. For å gjøre sammenlignbarheten med tidligere perioder lettere, sesongjusteres tallene.

Følgende tabell viser seriene som publiseres per i dag og underaggregatene som brukes for estimere hovedstørrelsene. Tabellen viser også vektene for de underliggende komponentene i forhold til totalt varekonsum. Vektene er beregnet etter foreløpige tall for 2014 publisert i kvartalsvis nasjonalregnskap (KNR).

Hovedaggregatene som publiseres Koder Vekter i 2014
Mat, drikkevarer og tobakk A1,A2,B1, B2 32.8
Elektrisitet og brensel D4,D5 6.6
Kjøp av transportmidler samt bensin og olje G1,G2,G3 19.1
Andre varer Øvrige koder 41.4
Varekonsum i alt Alle 100.0
Komponentene    
Matvarer A1 21.6
Alkoholfrie drikkevarer A2 3.0
Alkoholholdige drikkevarer B1 4.6
Tobakk B2 3.6
Klær og sko C1 10.3
Materialer for rep. i leid bolig D2 0.1
Elektrisitet D4 5.6
Brensler og fjernvarme D5 1.0
Møbler og hvitevarer E1 6.5
Diverse hus.artikler og utstyr E2 4.5
Rengjøringsmidler og andre artikler E4 1.2
Legemidler F1 1.7
Briller ortopedisk utstyr F2 1.0
Kjøp av transportmidler G1 12.2
Reservedeler til transportmidler G2 1.0
Bensin og olje G3 6.0
Teleutstyr H2 0.8
Foto- og it-utstyr I1 3.1
Fritidutstyr I2 2.9
Varige kultur og fritidsvarer I4 1.3
Aviser, bøker og andre ikke varige fritid. I5 4.2
Personlige varer, varige L2 0.7
Kosmetikk og toaltettartikler L3 2.7
Andre personlige varer L4 0.4
Varekonsum i alt Alle 100.0

Både ujusterte og sesongjusterte tall for hovedaggregatene beregnes ved å ta utgangspunkt i komponentene, og det er slik at nesten alle disse komponentene viser et klart og tydelig sesongmønster. Under kommenteres egenskapene ved sesongen for noe av disse seriene. 

Det er detaljhandelomsetningen, som representerer om lag 80 prosent av totalindeksen, som er hovedindikator for å estimere tall for seriene. Følgende faktorer påvirker den månedlige omsetningen, uavhengig av hvordan den underliggende utviklingen er:

  • Antall dager i måneden. Selvsagt under identiske forutsetninger er omsetningen i februar lavere enn i januar, og dette gjelder for alle serier.
  • Antall av de ulike ukedagene i måneden. Antall lørdager (høy omsetning) og antall søndager (lav omsetning) er spesielt relevant.
  • Antall helligdager i måneden med spesielt fokus på om påskeferien faller i mars eller i april.
  • Julehandel som fører til systematisk stor omsetning i desember og lav omsetning i januar.

For elektrisitet er det hovedsakelig temperaturen som påvirker konsumet i de forskjellige månedene. For biler og drivstoff viser det seg at det er sommermånedene som er høysesong for kjøp av disse varene.

Hvis man ønsker å sammenligne tall for to forskjellige perioder som vi vet har ulikt sesongmønster, er det viktig å identifisere størrelsene på disse sesongeffektene. Dette er grunnen til at vi sesongjusterer varekonsumindeksen.

Serier som sesongjusteres

Vi har valgt å først justere alle enkeltkomponenter og deretter aggregere dem for å beregne hovedaggregater. Dette betyr at sammenhengen mellom aggregatene også gjelder for sesongjusterte tall. Faktisk er det slik at vi får minst like gode resultater når vi justerer på denne måten (indirekte) i stedet for å justere direkte på hovedaggregater.

For å komme fram til en slik konklusjon tas det utgangspunkt i tabellen under kapittel om kvalitet. Den viser kvaliteten på de sesongjusterte tallene, samt andre analyser via figurer og resultater fra X-13-ARIMA.

Selv om sesongmønsteret for enkelte av komponentene kan endre seg over tid, er det slik at vi kan trekke noen konklusjoner for hovedaggregatene. Figurene nedenfor viser forventede korrigeringsfaktorer for 2013 under de forutsetningene som dokumenteres i de neste kapitlene.

Forventede sesongkorrigeringsfaktorer for 2015

vki

Seriene for varekonsum i alt viser høyest omsetning i desember og lavest i januar og februar (julehandeleffekt). For perioden mai – november er sesong mindre relevant. Hvordan mars og april behandles, avhenger av når påsken faller. Når påsken faller i april, blir det små korreksjoner fordi den oppfattes som en del av sesongen. Justeringer blir større når påsken faller i mars eller tidlig i april.

Når det gjelder sesongjustering av elektrisitet, viser figuren at denne serie har et meget klart og definert sesongmønster, formet som en U, i løpet av året. Årsaken er hovedsakelig temperaturen. Det viser seg at april og oktober er de to månedene som i praksis ikke justeres (oppfattes som gjennomsnittlige konsum i året). Januar, februar og desember er de to månedene som justeres mest (over 30 prosent).  At konsumet i februar er lavere enn mars, forklares ved antall dager i måneden.

Til slutt ser vi at mai, juni og spesielt juli er for månedene med den høyeste omsetningen av transportmidler og bensin. Omsetningen i januar og februar er klart lavere enn resten av året for denne serien.

Prekorrigering

Prekorrigeringsrutiner i bruk

Prekorrigering er korrigering av rådata for kalendereffekter og ekstremverdier før det blir gjennomført en sesongjustering.

  • Det gjennomføres en detaljert prekorrigering av rådata. Med detaljert prekorrigering menes bruk av spesialtilpassede modeller for å prekorrigere rådata, som ikke finnes som standardopsjoner i sesongjusteringsverktøyet.

Kalenderjustering

Kalenderjusteringer innebærer både å justere for virkedager og for bevegelige helligdager. Virkedagskorrigering betyr at vi justerer rådata for at både antall arbeidsdager og sammensetningen av dem kan variere fra periode til periode.

  • Det gjennomføres kalenderjustering på alle serier som viser signifikant og plausibel kalendereffekt innenfor en robust statistisk tilnærming, som regresjon eller RegARIMA-prosedyre (en regresjonsmodell der støyleddet er modellert ved en ARIMA-modell).

Metode for justering for virkedager

  • Det korrigeres ved hjelp av RegARIMA-modellering: Effekten av virkedager er estimert ved å bruke en korreksjon for månedslengde når en også tar hensyn til forekomsten av skuddår. Regressoren som brukes er gitt ved antall virkedager. Innenfor RegARIMA-modellering blir effekten av virkedagene estimert, og man får en ARIMA-struktur for residualene.

Justering for bevegelige helligdager

  • Det justeres ved hjelp av estimering av varigheten for effekten av de bevegelige helligdagene, spesielt tilpasset norske forhold. Se notat: Ny metode for påskekorrigering for norske data, Notater 2007/43, Statistisk sentralbyrå .

Kommentar : Det justeres for påske og pinse der disse er signifikante.

Nasjonal og EU/euroområde-kalender

Avhengig av hva som passer best, benyttes enten en kalender basert på norske høytids- og helligdager eller en kalender basert på et gjennomsnitt av antall virkedager til de forskjellige landene innen EU/EU-området.

Kommentar : I varekonsumindeksen benyttes den norske kalenderen.

Behandling av ekstreme verdier

Ekstreme verdier, også kalt uteliggere, er unormale verdier i serien.

  • Ekstreme verdier identifiseres automatisk i sesongjusteringsverktøyet, og blir fjernet før sesongjustering gjennomføres. De ekstreme verdiene inkluderes i etterkant i de sesongjusterte tall.

Valg av modell

For å prekorrigere er det nødvendig å velge en ARIMA-modell, samt avgjøre om data bør log-transformeres eller ikke.

  • Modell velges automatisk etter etablerte rutiner i sesongjusteringsverktøyet.

Dekomponeringsrutiner

Dekomponeringsrutinen spesifiserer hvordan trend-, sesong- og irregulærkomponent blir dekomponert. De mest vanligste dekomponeringene er additiv, multiplikativ og log-additiv.

  • Automatisk valg av dekomponeringsrutine.

Kommentar : I varekonsumindeksen benyttes log-additiv dekomponering. Dette betyr at alle seriene i VKI dekomponeres multiplikativt.

Sesongjustering

Valg av sesongjusteringsmetode

  • X-13-ARIMA

Konsistens mellom rådata og sesongjusterte tall

I enkelte serier er det ønskelig at f.eks. sum (gjennomsnitt) kvartalsvise sesongjusterte tall for et år skal være identisk med sum (gjennomsnitt) kvartalsvise tall i den opprinnelige råserien.

  • For VKI, tvinges likhet over året mellom sesongjusterte data og rådata.

Konsistens mellom aggregat/definisjoner for sesongjusterte tall

I enkelte serier pålegges det konsistens mellom sesongjusterte totaler og underaggregater. I tillegg er det for enkelte tidsserier et forhold mellom de ulike seriene, for eksempel bruttoprodukt som er lik produksjon minus produktinnsats.

  • Ingen konsistensbetingelser pålegges.

Kommentar : I varekonsumindeksen er ikke dette relevant.

Direkte eller indirekte metode

En direkte metode er anvendt dersom tidsseriene for en total og tilhørende underaggregater alle er sesongjustert hver for seg. En indirekte metode er anvendt for totalen dersom tidsseriene for de tilhørende underaggregatene er sesongjustert direkte og det deretter er foretatt en aggregering til totalnivå.

  • I varekonsumindeksen anvendes indirekte metode anvendes der komponentene sesongjusteres direkte med samme tilnærming og programvare. Totalene blir beregnet ved å aggregere de sesongjusterte komponentene.

Tidshorisont for estimering av modell og beregning av korrigeringsfaktorer

Når sesongjusteringen skal gjennomføres er det mulig å velge hvilken periode som skal brukes i estimeringen og beregningen av korrigeringsfaktorene. Med korrigeringsfaktorer menes faktorer for å prekorrigere og sesongjustere tidsserien.

  • Hele tidsserien til VKI brukes for å beregne modell og korrigeringsfaktorer.
  • En begrenset del av tidsserien benyttes for å beregne korrigeringsfaktorer og modell.

Kommentar : Alle seriene startes i 2000 for å beregne modell og korrigeringsfaktorer.

Revisjonsrutiner

Revisjonsrutiner i bruk

Sesongjusteringen kan bli endret ved at det kommer til nye observasjoner eller rådata endres. Dette kalles revisjon, og det finnes flere måter å håndtere revisjonen på i offentliggjøringen av statistikken.

  • Sesongjusterte data og rådata revideres mellom offisielle frigivinger i frigivingskalenderen.

Kommentar: Fordi Statistisk sentralbyrå prioriterer høy aktualitet, må vi i noen tilfeller benytte foreløpige tall som kan bli endret ved neste publisering. Dette medfører at det vanligvis vil forekomme revisjoner i indeksen for forrige periode. Når det gjelder sesongjustering, kan det å tilføre nye observasjoner føre til at de sesongjusterte tallseriene blir revidert. Reviderte tall publiseres i forbindelse med den offisielle månedlige publiseringen av varekonsumindeksen.

I følgende tabell gis en indikasjon på forventede revisjoner på sesongjusterte endringstall for hovedaggregatene når de justeres direkte.

Løpende eller faste valg i sesongjusteringen

  • Modell, sesongfiltre, ekstremverdier og regresjonsparametere reidentifiseres og estimeres løpende hver gang nye eller reviderte rådata er tilgjengelige.

Tidshorisont for publisering av reviderte tall

  • Seriene revideres 4 år tilbake når sesongfaktorene reestimeres. Historikken holdes fast før T-4  forutsat at det ikke er noe endring i den rådata.

Kvalitet på sesongjustering

Evaluering av sesongjusterte tall

  • Det evalueres kontinuerlig de forskjellige kvalitative indikatorer som sesongjusteringsverktøyet produserer.

Kvalitetsindikatorer

  • For å behandle de fleste serier brukes et begrenset utvalg av diagnostikk og grafiske muligheter som sesongjusteringsverktøyet produserer.

Kommentar : Følgende tabell viser enkelte indikatorer på kvalitet på sesongjusterte tall. Forklaringen på indikatorene i tabellen kan finnes her: SSBs Metadata - Statistiske metoder - Sesongjustering .

Kommentarer til tabellen med kvalitative indikatorer: Alle seriene ble justert med multiplikativ metode. Resultater for hovedaggregatene er beregnet via X-13-ARIMA selv om disse seriene i praksis justeres indirekte.

X-13-ARIMA velger automatisk modellen som passer best for hver enkelte serie med unntak av for konsumgruppene tobakk og fritidsutstyr, der modellen blir valgt manuelt.

ANOVA viser at endringstall for originalseriene forklares primært via sesong- og virkedageffekter og ikke via trenden. Bidraget fra den irregulære komponenten er også ganske lav. Vi ser at for varekonsum i alt, forklares over 99 prosent av verdien for endringstall via sesong- og virkedageffekter.

ASA og ACH ble beregnet for 2012- 2014. Resultatene for hovedaggregatene viser at revisjoner av endringstallene (vekstrater) fra måneden før varierte fra 0,4 prosentpoeng for mat, drikkevarer og tobakk til 1,3 prosentpoeng for reservedeler til transportmidler. Ser vi på varekonsumet i alt, var den forventede revisjonen for sesongjusterte endringstall på rundt 0,3 prosentpoeng.

M og Q verdier for hovedaggregatene tyder på at seriene er justert med meget gode resultater. Nivå- og endringstall revideres lite for de mest aktuelle tallene. Sesongmønsteret er blitt klart identifisert og fjernet. Både sesongmønsteret og den irregulære komponenten er stabile over tid.

Spesielle tilfeller

Sesongjustering av korte tidsserie

  • Alle seriene er lange nok for å gjennomføre sesongkorrigeringsrutiner på en optimal måte.

 Behandling av vanskelige tidsserier

  • Ingen av de publiserte serier blir oppfattet som problematiske.

Publiseringsrutiner

Tilgjengelighet

  • Både rådata og sesongjusterte serier er tilgjengelige.
  • Alle metadata relatert til hver enkelt serie er tilgjengelige.

Formidling

  • I tillegg til rådata formidles minst en av de følgende serier: prekorrigert, sesongjustert, sesong- og kalenderjustert og trend.
  • Det formidles både nivå/indeks og forskjellige vekstrater.
  • For hver serie formidles enkelte indikatorer som viser kvaliteten på sesongjusteringsrutiner.

Kommentar: I tillegg til råserier publiseres sesongjusterte serier. Det formidles både indeks og vekstrater i form av prosentvis endring fra måneden før. Sesongjustert varekonsumindeks og trenden publiseres grafisk i ’Konjunkturindikatorer for Norge’.

Publikasjoner og andre lenker om sesongjustering

SSBs Metadata - Statistiske metoder - Sesongjustering

The Committee for Monetary, Financial and Balance of Payments statistics: ESS-Guidelines on seasonal adjustment

EUROSTAT: Seasonal Adjustment. Methods and Practices

US census: X-13-ARIMA-manual.

Dinh Quang Pham: Nye US Census-baserte metoder for ukedagseffekter for norske data, Notater 2008/58, Statistisk sentralbyrå

Kontakt

Fant du det du lette etter?

Du har slått av Javascript. Du kan sende oss en tilbakemelding på informasjon@ssb.no.

Send e-post til SSB