R或Python中的季节性调整

Question

有没有人知道在Python或者更好的是R语言中，如何进行季节性调整的程序？这里有一个示例数据集（南非的消费者物价指数），它在每年的前几个月通常会出现一些尖峰：

我想找出去掉季节性因素后的基本趋势，但我希望使用一些比较简单的、内置于这两种语言中的方法，而不是使用外部包，比如Demetra。

Answer 1

这是一个链接，指向一个关于SciPy用户讨论的邮件列表，日期是2010年1月。你可以点击这个链接查看相关的讨论内容。

Answer 2

第一步：定义数据。

（数据来源于 这个链接）

CPI <- c(102.3, 103.1, 104.3, 105.7, 106.2, 106.6, 107, 108.2, 108.5, 108.9, 
        108.9, 108.9, 109.2, 109.5, 110.2, 111.1, 111.3, 111.5, 111.5, 
        112.2, 112.3, 112.4, 112.6, 112.8, 113, 113.5, 114.3)

第二步：计算每个月的指数变化，并把它转换成时间序列对象。

dCPI <- ts(CPI[-1] - CPI[-length(CPI)], start=2008, frequency=12)

第三步：使用 stl() 这个函数来计算季节性、趋势和残差：

plot(stl(dCPI, "periodic"))