Časový rad je súbor údajov alebo pozorovaní, ktoré sa týkajú jednej alebo viacerých premenných a sú zoradené chronologicky.
Časové rady sú v ekonomike veľmi dôležité. Keďže v ekonómii sa takmer všetky premenné zhromažďujú v priebehu času. Inými slovami, je zaujímavé sledovať vývoj premennej v priebehu času, nie konkrétnu hodnotu v danom okamihu. Preto vždy, keď sa analyzujú ekonomické premenné, hovorí sa o ekonomických cykloch alebo trendoch.
Pretože poradie údajov má zásadný význam, je potrebné vziať do úvahy, že sa tým mení analýza a interpretácia údajov. Ekonometria, ktorá je zodpovedná za hľadanie a odhadovanie vzťahov medzi ekonomickými premennými, musí preto brať do úvahy túto skutočnosť.
Analýza časových radov
Ak vezmeme do úvahy dôležitosť poradia údajov, môžeme povedať, že pozorovania nie sú nezávislé. To znamená, že minulosť môže mať vplyv na budúcnosť. Ekonometria si musí byť vedomá tejto charakteristiky a používať matematické nástroje, ktoré jej umožňujú spoľahlivo robiť odhady. Rozhodne:
- Na poradí záleží.
- Pozorovania nie sú nezávislé.
- Pri odhadovaní vzťahov je potrebné vziať do úvahy, že nie sú nezávislé.
- Preto musíte používať rôzne matematické a štatistické techniky.
Ak to viete, potom stojí za to sa opýtať:
- Čo presne to znamená, že pozorovania nie sú nezávislé?
- S akými technikami sa analyzujú údaje časových radov?
Dočasná závislosť
Odpoveď na prvú otázku sa týka časovej závislosti. Premenná závisí od času, keď údaje z minulosti ovplyvnia hodnotu premennej v budúcnosti. Napríklad dlhodobý svetový hrubý domáci produkt (HDP) má predĺžený trend. Čo znamená, že ekonomický rast sa časom udrží. Preto to, čo sa stalo v minulosti, má vplyv aj na budúcnosť.
Naopak, ak hodíme kostkou a zapíšeme si dátum, kedy ju hodíme, uvidíme, že medzi minulými a súčasnými údajmi nie je žiadny vzťah. V druhom prípade minulosť neovplyvňuje budúcnosť.
Techniky analýzy údajov časových radov
Existuje mnoho techník na analýzu údajov časových radov. Väčšinou je však jednoduchšie použiť regresný model. Samozrejme regresný model, ktorý zohľadňuje typ časových radov, s ktorými pracuje.
Jednou z najpoužívanejších a najjednoduchších techník môže byť zmena série alebo jej zohľadnenie v modeli. Napríklad, netrendujte sériu HDP alebo do modelu zahrňte premennú trendu. Aj keď to nie je predmetom tejto definície, uvedieme veľmi jednoduchý príklad, aby sme jej porozumeli.
Pozrime sa na nasledujúce grafy:
Ak vypočítame regresný model z dvoch predchádzajúcich sérií, určite výpočty naznačujú, že existuje štatistický vzťah. Ciele, ktoré Messi dáva, však nemajú nič spoločné s rastom latinskej krajiny. Vylúčením trendovej zložky by sa však ukázalo, že spolu vôbec nesúvisia.
To, čo je opísané v predchádzajúcom odseku, sa stáva mnohokrát u sérií, ktoré zjavne súvisia, ale keď je výskum vykonaný dobre, nie je to tak.