Detecting Seasonality via Wavelet Methods

Wieloskalowa analiza falkowa jest efektywnym narzędziem, które z powodzeniem można stosować do dekompozycji ekonomicznych szeregów czasowych na takie składowe, jak trend, cykl koniunkturalny, cykle sezonowe (różnych skal) oraz szum. W opracowaniu przedstawiono krótki opis modelu teoretycznego analizy wieloskalowej, który następnie zilustrowano na podstawie danych rzeczywistych dotyczących stopy bezrobocia. Przeprowadzone badania empiryczne pokazują, że filtry falkowe we właściwym stopniu odtwarzają szereg empiryczny oraz jego swoiste własności.

The multiresolution wavelet analysis is an effective tool that may be used to decompose an economic time series into its several natural components: a trend, business and seasonal cycles (of different frequencies), and a noise. The article provides a brief description of the theoretical model. The model is illustrated with its application to unemployment rate data. The empirical research carried out shows that cycles detected by wavelet filtering accurately reproduce the empirical series and its intrinsic properties.