Omsetning i olje og gass, industri, bergverk og kraftforsyning

Navn: Omsetning i olje og gass, industri, bergverk og kraftforsyning
Emne: Energi og industri

Seksjon for næringslivets konjunkturer

Kun på nasjonalt nivå

Omsetningsstatistikken er månedlig og offentliggjøres om lag 35 dager etter den aktuelle månedens utløp

Omsetningsstatistikken rapporterer månedlig til EUROSTAT (EUs statistiske kontor).

SSB lagrer innsamlede og reviderte data på en sikker måte, i tråd med gjeldende lovverk for databehandling.

SSB kan gi tilgang til datagrunnlaget (avidentifiserte eller anonymiserte mikrodata) som statistikken bygger på, til forskere og til offentlige myndigheter for utarbeiding av statistiske resultater og analyser. Tilgang kan gis etter søknad og på vilkår. Se mer om dette på Tilgang til data fra SSB.

Hovedformålet med omsetningsstatistikken er å kartlegge nivå og utvikling av omsetning innen olje- og gassutvinning, bergverksdrift, industri og kraftforsyning fordelt på hjemme- og eksportmarked. Videre skal statistikken måle nivå og utvikling innen næringene og de ulike varetypene som inngår i næringene (se forklaring under Omfang i avsnittet Produksjon.)

Fra og med mai 2002, måles utvikling og nivå i omsetningen med månedlig periodisitet og har tall beregnet tilbake til 1998. Opplysninger om månedlig omsetning hentes inn fra et utvalg bedrifter og blåses opp til populasjonsnivå.

Statistikken ble første gang publisert i februar 1996, men er beregnet tilbake til 1991. I perioden 1996-2002 ble statistikken publisert som terminvis (januar/februar, mars/april, osv.) omsetningsstatistikk. Dette ble endret i mai 2002 gjennom EUROSTATs rådsforordning nr. 1165/98 av 19. mai 1998 om korttidsstatistikk. Ny forodrning: Europaparlament- og rådsforordning (EU) 2019/2152 av 27. november 2019 om europeisk næringslivsstatistikk (EBS)

Fra og med mars 2006 publiseres statistikken med omsetningstall fordelt på hjemme- og eksportmarked.

Oppblåsningen baserer seg på en stratifisert rateestimator (se Mevik (2008) ). Statistikken er reberegnet med ny metode fra og med januar 2006.

Fra og med 1. kvartal 2009 benyttes SN2007 (se forklaring under Definisjoner) som offisiell standard ved beregning av statistikken. Historiske serier for totalomsetning er tilbakeregnet til 1998. Omsetning fordelt på hjemmemarked og eksport er tilbakeregnet til 2000. Historiske serier basert på SN2002 vil fortsatt ligge ute, men disse vil ikke bli oppdatert.

Undersøkelsen finansieres i sin helhet over statsoppdraget.

Statistikken benyttes internt som en indikator for utvikling av omsetning i industri, bergverk og kraftforsyning ved utarbeiding av Kvartalsvis nasjonalregnskap (KNR) og Produksjonsindeksen for industrien (PI). Andre brukere er finans- og analysemiljøene samt ulike offentlig instanser (Finansdepartementet, Norges Bank m.fl.).

Ingen eksterne brukere har tilgang til statistikk før statistikken er publisert kl. 08.00 på ssb.no etter varsling minst tre måneder før i statistikkalenderen. Dette er et av de viktigste prinsippene i SSB for å sikre lik behandling av brukerne.

I editering av omsetningen settes tallene i sammenheng med annen statistikk. Dette gjelder statistikk som:

• Produksjonsindeksen
• Konjunkturtendenser
• Investeringsstatistikk
• Strukturstatistikk
• Nasjonalregnskapet
• Utenrikshandelen
• Energistatistikk

Statistikken utvikles, utarbeides og formidles med hjemmel i lov av 21. juni 2019 nr. 32 om offisiell statistikk og Statistisk sentralbyrå (statistikkloven, lovdata.no).

Europaparlament- og rådsforordning (EU) 2019/2152 av 27. november 2019 om europeisk næringslivsstatistikk (EBS)

Populasjonen er definert ved Bedrifts- og foretaksregisteret (BoF) og omfatter alle aktive bedrifter innenfor bergverksdrift (SN05, SN07-08, SN09.9), olje- og gassutvinning (SN06, SN09.1), industri (SN10-33) og kraftforsyning (SN35), se Standard for næringsgruppering 2007 (SN2007) . Observasjonsenheten, analyseenheten og innsamlingsenheten i undersøkelsen er i hovedsak bedrift, men kan også være foretak. (Se forklaring under Definisjoner for en fullverdig definisjon av bedrift og foretak).

Undersøkelsen anvender elektronisk skjemadata fra utvalgsvirksomhetene samt bedriftsopplysninger fra BoF. VoF er SSB sitt sentrale register over alle juridiske enheter og bedrifter privat og offentlig sektor i Norge.

For å beregne den totale omsetningen benyttes data fra statistikken ‘Næringenes økonomiske utvikling’ og tall fra den årlige elektrisitetstatistikken.
For å estimere eksportandelen tar vi utgangspunkt i tall fra månedlig statistikk for utenrikshandel .

Bruttoutvalget omfatter ca. 1800 bedrifter.

Utvalget omfatter alle bedrifter med mer enn 100 sysselsatte, eller som har omsetning større enn 10 prosent av publiseringsnivået. Basert på stratifisering og optimal allokering trekkes øvrige bedrifter med en trekksannsynlighet proporsjonal med størrelsen på bedriften målt i antall sysselsatte. Utvalget omfatter ikke bedrifter med mindre enn 10 sysselsatte.

Innrapportering skjer via internett ved bruk av Altinn. Svarfrist er midt i den påfølgende måneden. Oppgavegivere som står oppført som kontaktpersoner for enhetene i utvalget, blir informert om at skjemaet for ny periode ligger tilgjengelig i meldingsboksen i Altinn via sms. Oppgaven fylles ut av den enkelte bedrift. Enheter som unnlater å svare innen fristen mottar "Vedtak om tvangsmulkt" cirka en uke etter at fristen er utgått. Ny frist for innlevering av oppgaven settes da til cirka en uke etter utsendelsesdatoen for vedtaket. For å unngå påløpt vedtak, må oppgaven leveres innen 3 uker etter frist i "Vedtak om tvangsmulkt".

Registrering og verifisering av rapporterte data utføres ved automatisk innlasting av filer med skjemadata fra internett. Oppgavene kontrolleres maskinelt for dubletter og summeringsfeil. Tallmaterialet editeres på grunnlag av editeringsprogrammer, for eksempel identifisering av 1000-feil eller store avvik fra tidligere rapporterte tall. Ved store avvik kontaktes oppgavegiver. Makrokontroll (på aggregert nivå) utføres ved hjelp av figurer og tabeller. Hvis det avdekkes serier med ekstreme forløp, gjennomføres fornyet gransking av mikrodata (på virksomhet- og produktnivå). I ettertid foretas også sammenligninger med den årlige industristatistikken.

For å beregne den totale omsetningen benyttes data fra statistikken ‘Næringenes økonomiske utvikling’, fra månedlig statistikk for utenrikshandel og tall fra den årlige elektrisitetsstatistikken.

Industri og bergverksdrift : Omsetningsvariabel fra den årlige industristatistikken er i hovedsak basert på bedriftsfordelte omsetningstall rapportert i foretakenes Næringsoppgave (NO).

Om lag 70 prosent av omsetningen hentes fra enheter i utvalget, såkalte utvalgsbaserte omsetningstall. I tillegg benyttes omsetningstall fra den årlige strukturstatistikken for å estimere bedriftene som ikke er inkludert i utvalget. Dette gjøres ved hjelp av en stratifisert rateestimator.

For mer om estimeringen henvises det til Estimering av månedlig omsetning innenfor bergverksdrift og industri, Mevik (2008) .

Utvinning av olje og gass : Totalomsetning for utvinning av olje og gass samt utvinningstjenester estimeres ved hjelp av eksporttall fra månedlig statistikk for utenrikshandel. Sum eksport blåses opp til totalomsetning ved å bruke en andel for omsetning på hjemmemarkedet. Opplysninger fra Oljedirektoratet brukes for oppdatere hjemmemarkedsandelen årlig.

Kraftforsyning : Totalomsetning for kraftforsyning estimeres som summen av utvalgstallene for denne næringen multiplisert med en fast årlig faktor som er beregnet på bakgrunn av utvalgets dekning i forhold til den årlige elektrisitet statistikken.

Fordeling av totalomsetning til hjemmemarked og eksport : Data fra Toll- og avgiftsdirektoratet (tolldeklarerte vareforsendelser) benyttes for å fordele estimert totalomsetning til hjemmemarked og eksport. Forholdet mellom estimert totalomsetning og sum eksport for en næring bestemmer fordelingen mellom hjemmemarkeds- og eksportomsetning. Ved hjelp av utenrikshandelens produktklassifisering aggregeres omsetningen til næring. Hjemmemarked er gitt som forskjellen mellom den estimerte totalomsetningen og eksporttall.

Sesongjustering: Omsetningen i en næring vil variere fra måned til måned ut fra forhold som månedens lengde, ulik arbeidsintensitet, antall arbeidsdager og bevegelige helligdager som påske og pinse. Det publiseres derfor kalenderjusterte indekser som både tar hensyn til at ukedagene har ulik arbeidsintensitet og bevegelige helligdager. Dersom en sammenligner kalenderjusterte tall er det mest hensiktsmessig å se på endringer de siste 12 måneder og ikke endringer fra måned til måned.

Ny og forbedret sesongjusteringsmetode fra og med 2013: Fra og med frigivningen av tall for juli 2013 benyttes en forbedret rutine for kalenderjustering av omsetningsstatistikken. Den nye metoden tar hensyn til ulike ukedagseffekter i ulike næringer og særnorske effekter knyttet til ferieavvikling i forbindelse med bevegelige helligdager (påske, Kristi himmelfartsdag og pinse). Den nye metoden justerer også for faste offentlige fridager i Norge (1. nyttårsdag, 1. mai og 17. mai) og for hvilke ukedager julen faller på (24. - 26. desember). Den nye rutinen vil i større grad ta hensyn til den norske kalenderen og dermed også øke kvaliteten på sesongjusterte tall.

Det kan være andre sesongvariasjoner i tillegg som gjør det vanskelig å tolke utviklingen direkte fra periode til periode. For å lette denne tolkningen, sesongjustertes mange serier ved bruk av X12-ARIMA. Sesongjusteringen skjer direkte på de ulike seriene og det benyttes løpende korrigeringsfaktorer. Rutinene ajourføres årlig. Sesongjusterte indekser publiseres også. De sesongjusterte serier bygger på kalenderjusteringen ovenfor, men i tillegg er de justerte for månedens lengde og andre sesongfaktorer.

Editering. Med editering mener vi kontroll, gransking og endring av data.

For sesongjustering i omsetningsstatistikken, vises det til "Om sesongjustering" nedenfor.

Ansatte i SSB har taushetsplikt.

SSB offentliggjør ikke tall dersom det er fare for at oppgavegivers bidrag kan avsløres. Dette medfører at tall som hovedregel ikke blir publisert dersom færre enn tre enheter ligger til grunn for en celle i tabellen, eller hvis en eller to oppgavegiveres bidrag utgjør en svært stor del av celletotalen.

SSB kan gjøre unntak fra hovedregelen dersom det følger av krav til statistikk i EØS-avtalen, oppgavegiver er offentlig myndighet, oppgavegiver har samtykket, eller når opplysningene som avsløres er åpent tilgjengelig i samfunnet.

Mer informasjon finner du i avsnittet ‘Konfidensialitet’ på SSBs side om metoder i offisiell statistikk.

SSB-fortrolige mikrodata: Innsamlede opplysninger er underlagt taushetsplikt (Statistikkloven §8) og blir oppbevart og eventuelt tilintetgjort på en forsvarlig måte. Bruk av data skjer i samsvar med de krav som stilles av Datatilsynet.

Serier som ikke publiseres: Offentliggjøring skjer i samsvar med §7 i Statistikkloven, samt SSB sine egne regler for konfidensialitet. Hovedregelen er at man ikke offentliggjør data dersom disse på noen måte kan spores tilbake til oppgavegiver. Det vil si tall der færre enn tre enheter ligger til grunn for en celle i tabellen, tall der oppgavegiver står for 90 prosent av verdien eller tall der to selskap står for 95 prosent av verdien. Som hovedregel er alle serier som ikke publiseres å anse som fortrolige data.

Bearbeidede data som ikke er offentliggjort: Tallmateriale som ikke er offentliggjort har status som SSB-fortrolige data. Dette innebærer at det ikke gjøres tilgjengelige uten særskilt godkjenning.

SN2007 erstatter SN2002 som offisiell næringsstandard fra og med januar 2009. Det er etablert tilbakegående tidsserier til 1998 basert på SN2007. For perioden 1998 til 2005 er det benyttet en makrotilnærming der man har splittet gamle resultater basert på SN2002 og aggregert på nytt til SN2007. For perioden 2006 til 2008 er resultater beregnet på nytt fra mikrodata (mikrotilnærming). Det er viktig å ta utgangspunkt i resultater basert på en og samme versjon av SN dersom man ønsker å se på utviklingen i statistikken over tid. I klartekst betyr dette tidsserier basert på SN2002 eller tidsserier basert på SN2007.

Fra januar 2009 vil kun resultater basert på SN2007 bli oppdatert.

Historiske serier basert på SN2002 vil fortsatt ligge tilgjengelig under Avsluttede serier i Statistikkbanken for perioden 1998 til 2008.

Med målefeil menes feil i data som skyldes tilgjengelig elektronisk spørreskjema samt oppgavegivers interne systemer for å fremskaffe data. Eksempler er uklar spørsmålsformulering, misforståelser hos oppgavegiver eller feil i data hos oppgavegiver. Misforståelser knyttet til definisjonen av omsetning kan gi opphav til målefeil i omsetningsindeksen. For å unngå dette er det lagt stor vekt på klarhet i skjema og veiledningen. Bruk av feilaktig skala kan også forekomme. Denne type feil vil normalt sett bli identifisert under editering.

Med bearbeidingsfeil menes feil i data som påføres gjennom databehandlingen i SSB. Data som registreres av brukeren på Internett er opprinnelig på elektronisk form og kan ikke feiltolkes ved innlasting til SSB sine databaser.

Med frafallsfeil menes feil som enten skyldes enhetsfrafall, det vil si at enheten (f.eks. en virksomhet eller et foretak) har unnlatt å svare, eller partielt frafall, det vil si at enheten har unnlatt å svare på minst ett av spørsmålene i undersøkelsen.

Enhetsfrafall for undersøkelsen ligger normalt sett på om lag 2 prosent ved endelig produksjonsfil. Kritiske enheter, det vil si virksomheter med vesentlig innflytelse på resultatene på detaljert aggregeringsnivå (enkeltnæringer), kontaktes per telefon i forkant av publisering. Det er ikke foretatt beregninger på effekten av enhetsfrafall i undersøkelsen. Imputering av manglende omsetningstall skjer maskinelt ved å benytte enhetens tidligere rapporterte omsetningstall i tillegg til informasjon om utviklingen innenfor det aggregerte nivå (sektor), hvoretter effekten av denne imputeringen kontrolleres på samme aggregerte nivå. Partielt frafall (ubesvarte felter i oppgaven) imputeres, og behandles ikke som null. Dette er vanligvis riktig, men trenger ikke nødvendigvis å stemme. Det er derfor spesielt viktig å kvalitetssikre oppgaver fra virksomheter med stor innvirkning på næringens totale omsetningsnivå.

Med utvalgsfeil menes usikkerhet som forårsakes av at tallene er produsert på grunnlag av et utvalg enheter og ikke hele populasjonen. Bedriftsutvalget til omsetningsstatistikken omfatter om lag 70 prosent av den totale omsetningen. For å sikre høy grad av relevans til lavest mulig kostnad, legges stor vekt på å dekke større enheter i populasjonen hvor disse er dominerende. Utvalgsfeilen for undersøkelsen beregnes ved estimering av populasjonstall og kontrolleres mot tidligere månederes usikkerhet. Variasjonskoeffisienten for industri og bergverksdrift samlet er beregnet til 1,6 (januar 2009).

Nedleggelse av utvalgsbedrifter kan gi opphav til skjevhet i tilfeller hvor frekvensen av nedleggelser i utvalget avviker fra populasjonen.

Med dekningsfeil menes feil i registre som brukes som populasjonsbærer, i dette tilfellet BoF. Disse feilene kan være overdekning, underdekning, forsinket oppdatering og feilklassifisering. Erfaringsvis er en liten andel av enhetene i populasjonen feilplassert med henblikk på næringskode og/eller andre kjennemerker knyttet til identifiseringen av enheten. Normalt skyldes dette mangelfull eller misvisende informasjon om enhetene på et bestemt tidspunkt. Det er ikke gjort beregninger for å tallfeste omfang og betydning av slike feiltyper. Feilen anses imidlertid ikke å være større enn for annen kvantitativ korttidsstatistikk.

Feil i tallmaterialet fra utenrikshandelen vil også kunne påvirke omsetningsstatistikken. Disse feilene kan være feilklassifisering av varer, prisfeil etc.

Med modellfeil menes først og fremst feil som er knyttet til sesongjustering av tidsserier. Slike feil skyldes avvik fra de modellbetingelsene som ligger til grunn for metoden som benyttes til å sesongjustere. Typiske vanskeligheter er bevegelige helligdager knyttet til jul, påske og pinse. Kvaliteten til de sesongjusterte seriene vurderes på bakgrunn av kvalitetsindikatorer generert av X12-ARIMA, samt inspeksjon av figurer som fremstiller sesongjusterte og ujusterte tall. Kvalitetsindikatorene for seriene som justeres viser at det identifiseres et tydelig og stabilt sesongmønster.

Revisjon er planlagt endring av tall som alt er publisert, for eksempel ved publisering av endelige tall der det tidligere har vært publisert foreløpige tall. Se også SSBs prinsipper for revisjon.

Revisjon i tidligere publiserte sesongjusterte tall kan forekomme når nye observasjoner (eller reviderte tidligere observasjoner) inkluderes i beregningsgrunnlaget. Revisjonsomfanget er som regel størst i den mest aktuelle delen (siste 1-2 år) av sesongjustert tidsserie. Tilsvarende revisjon i trend er også normalt, særlig på slutten av tidsserien. Omfanget av revisjon i trend og sesongjusterte tall er påvirket av revisjonspolicy, jamfør kapittel 4 i retningslinjene for sesongjustering for det europeiske statistikksystemet (ESS) på Eurostats nettsted (kun på engelsk). For mer informasjon om revisjon av sesongjusterte tall, se statistikkens Om sesongjustering.

Det revideres rutinemessig de to foregående periodene da det kan komme endringer i tidligere innrapporterte verdier eller at tall blir levert etter at statistikken er publisert.

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-12-ARIMA eller andre sesongjusteringsverktøy.

For mer generell informasjon om sesongjustering og begrepene knyttet til det, se Generelt om sesongjustering (pdf) .

Hovedformålet med omsetningsstatistikken er å kartlegge nivå og utvikling av omsetning innen olje- og gassutvinning, bergverksdrift, industri og kraftforsyning fordelt på hjemme- og eksportmarked. Videre skal statistikken måle nivå og utvikling innen næringene og de ulike varetypene som inngår i næringene.

På grunn av bevegelige helligdager og ferieavvikling i juli og desember varierer omsetningen gjennom året. Det er for eksempel alltid lavere omsetning i juli som en følge av fellesferie. Forhold som antall arbeidsdager i måneden vil også påvirke omsetningen gjennom året. Dette vanskeliggjør en direkte sammenligning fra en måned til den neste. For å justere for disse forhold sesongjusteres omsetningsstatistikken, slik at man kan analysere den underliggende utviklingen som sier noe om konjunkturforløpet fra måned til måned.

Serier som sesongjusteres

For omsetningsstatistikken publiseres sesongjusterte serier for 32 ulike næringsaggregater. Disse er hovedindeksen, bergverksdrift, olje og gass, industri, kraftforsyning og underaggregatene for industrien. I tillegg publiseres det sesongjusterte tall aggregert etter Eurostats inndeling etter varetype.

For hvert næringsaggregat publiseres sesongjustert indeks for totalomsetning, omsetning på eksportmarkedet og omsetning på hjemmemarkedet. Totalt publiseres 96 sesongjusterte tidsserier.

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 fins 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.

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: Norsk kalender brukes.

Behandling av ekstreme verdier

Ekstreme verdier, også kalt utliggere, 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, men i spesielle tilfeller gjøres manuelle modellvalg.

Kommentar : Det foretas en log-transformering av rådata.

Dekomponeringsrutiner

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

Manuelt valg av dekomponeringsrutine etter grafisk inspeksjon av tidsseriene.

Det legges til en konstant for serier med nullverdier eller negative verdier for å gjøre dem positive, før passende dekomponeringsrutine velges.

Kommentar: Log additiv metode

Valg av sesongjusteringsverktøy

X12-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.

Ingen konsistensbetingelser pålegges.

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.

Tvinger likhet mellom sesongjusterte under- og overaggregater.

Kommentar : Kun sammenheng mellom totalindeks og hovedaggregater (utvinning og utvinningstjenester, industri og bergverksdrift og kraftforsyning) for hjemmemarked, eksport og total.

Direkte eller indirekte metode

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

Direkte metode anvendes, der rådata aggregeres, og komponentene og aggregatene sesongjusteres direkte med samme tilnærming og programvare. Uoverensstemmelser på tvers av aggregeringsstrukturen fjernes ikke.

Kommentar : Totalindeks beregnes indirekte som formel av utvinning og utvinningstjenester, industri og bergverksdrift og kraftforsyning.

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 brukes for å beregne modell og korrigeringsfaktorer.

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 revideres i overensstemmelse med veldefinerte og offentlig tilgjengelige revisjonsrutiner og frigivingskalender.

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

Perioden for revisjon av sesongjusterte tall begrenses til 3 – 4 år (helst 4 år) før eldste reviderte råtall (eller nye tall), mens tidligere sesongjusterte tall fryses.

Kommentar: Sesongjusterte tall oppdateres 4 år tilbake i tid når nye data kommer til. Ved endring av metode kan hele tidsserien beregnes på nytt.

Evaluering av sesongjusterte tall

Det evalueres kontinuerlig/periodevis de forskjellige kvalitative indikatorer som sesongjusteringsverktøyet produserer.

Kvalitetsindikatorer

Med hensyn til å heve kvaliteten på sesongjusterte serier ble det beregnet spesifikke tester i tillegg til de vanlige indikatorer som sesongjusteringsverktøyet produserer.

Det er laget en tabell for enkelte indikatorer på kvalitet i sesongjusterte tall. Tabellen dekker publiserte næringer for total omsetning. Denne er tilgjengelig her:

Kvalitetsindikatorer for sesongjusterte tall

Forklaringen på indikatorene i tabellen kan finnes her: SSBs Metadata - Statistiske metoder - Sesongjustering

Sesongjustering av korte tidsserie

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

Behandling av vanskelig tidsserier

Problematiske serier behandles på en spesiell måte kun når de er relevante. Øvrige serier behandles i følge vanlige rutiner.

Tilgjengelighet

Ujusterte samt kalenderjusterte og sesongjusterte serier er tilgjengelige.

Formidling

I tillegg til ujusterte data formidles minst en av de følgende serier: prekorrigert, sesongjustert, sesong- og kalenderjustert, trend.

Det formidles både nivå/indeks og forskjellige vekstrater.

For hver serie formidles enkelte indikatorer som viser kvaliteten på sesongjusteringsrutiner.

• Notat 2009/27 Dokumentasjon av sesongjustering i SSB
• EUROSTAT: Seasonal Adjustment. Methods and Practices
• Notat 2008/58 Nye US Census-baserte metoder for ukedageffekter for norske data
• Notat 2007/43 Ny metode for påskekorrigering for norske data
• Notat 2001/54 Sesongjustering av tidsserier, Spektralanalyse og filtrering
• Notat 2001/02 Innføring i tidsserier, Sesongjustering og X-12-ARIMA