Seasonal adjustment of daily data with CAMPLET

In the last decade large data sets have become available, both in terms of the number of time series and with higher frequencies (weekly, daily and even higher). All series may suffer from seasonality, which hides other important fluctuations. Therefore time series are typically seasonally adjusted. However, standard seasonal adjustment methods cannot handle series with higher than monthly frequencies. Recently, Abeln et al. (2019) presented CAMPLET, a new seasonal adjustment method, which does not produce revisions when new observations become available. The aim of this paper is to show the attractiveness of CAMPLET for seasonal adjustment of daily time series. We apply CAMPLET to daily data on the gas system in the Netherlands. To quote this document: Au cours de la dernière décennie, de vastes ensembles de données sont devenus disponibles, tant en termes de nombre de séries chronologiques que de fréquences plus élevées (hebdomadaires, quotidiennes et même supérieures). Toutes les séries peuvent souffrir d'une saisonnalité, qui masque d'autres fluctuations importantes. C'est pourquoi les séries temporelles sont généralement désaisonnalisées. Cependant, les méthodes standard de désaisonnalisation ne peuvent pas traiter les séries dont la fréquence est supérieure au mois. Récemment, Abeln et al. (2019) ont présenté CAMPLET, une nouvelle méthode de désaisonnalisation, qui ne produit pas de révisions lorsque de nouvelles observations sont disponibles. L'objectif de cet article est de montrer l'attrait de CAMPLET pour l'ajustement saisonnier des séries temporelles quotidiennes. Nous appliquons CAMPLET à des données quotidiennes sur le réseau de gaz aux Pays-Bas. Pour citer ce document: