Динамичен ред е набор от данни или наблюдения, който се отнася до една или повече променливи и се подрежда хронологично.
Динамичните редове са много важни в икономиката. Тъй като в икономиката почти всички променливи се събират във времето. С други думи, интересно е да се види развитието на дадена променлива във времето, а не конкретната стойност в даден момент. Следователно, когато се анализират икономически променливи, се говори за икономически цикли или тенденции.
Тъй като редът на данните е от жизненоважно значение, трябва да се има предвид, че това променя анализа и интерпретацията на данните. Следователно иконометрията, която отговаря за търсенето и оценката на връзките между икономическите променливи, трябва да вземе предвид този факт.
Анализ на времеви редове
Като се има предвид, че редът на данните има значение, можем да кажем, че наблюденията не са независими. Тоест миналото може да повлияе на бъдещето. Иконометрията трябва да е наясно с тази характеристика и да използва математически инструменти, които й позволяват да прави надеждни оценки. Определено:
- Редът на данните има значение.
- Наблюденията не са независими.
- При оценка на взаимоотношенията трябва да се има предвид, че те не са независими.
- Следователно трябва да използвате различни математически и статистически техники.
Знаейки това, тогава си струва да попитате:
- Какво точно означава, че наблюденията не са независими?
- С какви техники се анализират данните от времевите редове?
Временна зависимост
Отговорът на първия въпрос се отнася до зависимостта от времето. Променливата зависи от времето, когато данните от миналото влияят върху стойността на променливата в бъдеще. Например дългосрочният световен брутен вътрешен продукт (БВП) има продължителен възходящ тренд. Което означава, че икономическият растеж се поддържа с течение на времето. Следователно случилото се в миналото има ефект в бъдещето.
Напротив, ако хвърлим матрица и запишем датата, на която я хвърляме, ще видим, че няма връзка между минали и настоящи данни. В последния случай миналото не засяга бъдещето.
Техники за анализ на данни от времеви редове
Има много техники за анализ на данни от времеви редове. Това, което обикновено е по-лесно, е да се използва регресионен модел. Разбира се, модел на регресия, който отчита вида на времевите редове, с които работи.
Един от най-използваните и най-прости техники може да бъде модифицирането на серията или отчитането й в модела. Например, отменете тенденцията на серия от БВП или включете променлива на тенденцията в модела. Въпреки че не е обект на това определение, ще дадем много прост пример, за да бъде разбран.
Нека да разгледаме следните графики:
Ако изчислим регресионен модел на двете предишни серии, със сигурност изчисленията показват, че съществува статистическа връзка. Целите, които Меси отбелязва обаче, нямат нищо общо с растежа на латинска държава. Чрез елиминиране на трендовия компонент обаче ще излезе, че те изобщо не са свързани.
Описаното в предходния параграф е нещо, което се случва много пъти с поредици, които очевидно са свързани, но когато изследването е направено добре, те не го правят.