米国商務省センサス局で開発されている季節調整プログラムX-12-ARIMA(2002) ではRegARIMA モデルと呼ばれる統計的時系列モデルを利用してデータの事前調整 を行っている。本稿ではまず経済時系列が非定常な和分過程(nonstationary integrated process) の実現値であると見なしてRegARIMA モデルを利用すると必然的に生じ る見せかけの季節単位根(spurious seasonal unit roots) と呼ぶべき統計的問題点を 指摘する。次に多くの経済時系列において観察される季節性を処理する枠組みとし て、季節転換自己回帰移動平均モデル(SSARMA モデル) および回帰季節転換自己 回帰移動平均モデル(RegSSARMA モデル) を提案し、経済時系列の季節性の理解や 季節調整への利用を例示する。

In the recent X-12-ARIMA program developed by the United States Census Bureau for seasonal adjustments, the RegARIMA modeling has been extensively utilized. We shall discuss some problems in the RegARIMA modeling when the time series are realizations of non-stationary integrated stochastic processes with fixed regressors. We propose to use the seasonal switching autoregressive moving average (SSARMA) model and the regression SSARMA (RegSSARMA) model to cope with seasonality commonly observed in many economic time series. We investigate the basic properties of the SSAR (seasonal switching autoregressive) models. We argue that the phenomenon called "spurious seasonal unit roots" could be an explanation for a good fit of the seasonal ARIMA models to actual data. Some results of economic data analyses are reported.