O serie temporală este un set de date sau observații care se referă la una sau mai multe variabile și este ordonat cronologic.
Seriile cronologice sunt foarte importante în economie. Deoarece, în economie, aproape toate variabilele sunt colectate în timp. Cu alte cuvinte, este interesant să vedem evoluția unei variabile în timp, nu valoarea specifică la un moment dat. Prin urmare, ori de câte ori sunt analizate variabilele economice, se vorbește despre cicluri sau tendințe economice.
Deoarece ordinea datelor este de o importanță vitală, trebuie luat în considerare faptul că aceasta modifică analiza și interpretarea datelor. Prin urmare, econometria, care se ocupă de căutarea și estimarea relațiilor dintre variabilele economice, trebuie să ia în considerare acest fapt.
Analiza seriilor temporale
Având în vedere că ordinea datelor contează, putem spune că observațiile nu sunt independente. Adică, trecutul poate afecta viitorul. Econometria trebuie să fie conștientă de această caracteristică și să utilizeze instrumente matematice care să îi permită să facă estimări în mod fiabil. Categoric:
- Ordinea datelor contează.
- Observațiile nu sunt independente.
- Atunci când se estimează relațiile, trebuie luat în considerare faptul că acestea nu sunt independente.
- Prin urmare, trebuie să utilizați diferite tehnici matematice și statistice.
Știind acest lucru, atunci merită să ne întrebăm:
- Ce înseamnă exact că observațiile nu sunt independente?
- Cu ce tehnici sunt analizate datele seriilor de timp?
Dependență temporară
Răspunsul la prima întrebare se referă la dependența de timp. O variabilă este dependentă de timp când datele din trecut afectează valoarea variabilei în viitor. De exemplu, produsul intern brut (PIB) mondial pe termen lung are o tendință ascendentă prelungită. Ceea ce înseamnă că creșterea economică este susținută în timp. Prin urmare, ceea ce s-a întâmplat în trecut are un efect în viitor.
Dimpotrivă, dacă aruncăm o matriță și notăm data la care o aruncăm, vom vedea că nu există nicio relație între datele trecute și cele prezente. În acest din urmă caz, trecutul nu afectează viitorul.
Tehnici de analiză a datelor din seria temporală
Există multe tehnici pentru analiza datelor seriilor cronologice. Totuși, ceea ce este de obicei mai ușor este să folosiți un model de regresie. Desigur, un model de regresie care ține cont de tipul de serii temporale cu care funcționează.
Una dintre cele mai utilizate și mai simple tehnici ar putea fi modificarea seriei sau luarea ei în considerare în model. De exemplu, netindeți o serie PIB sau includeți o variabilă de tendință în model. Deși nu face obiectul acestei definiții, vom pune un exemplu foarte simplu, astfel încât să fie înțeles.
Să ne uităm la următoarele grafice:
Dacă calculăm un model de regresie al celor două serii anterioare, cu siguranță calculele indică faptul că există o relație statistică. Cu toate acestea, obiectivele pe care le marchează Messi nu au nicio legătură cu creșterea unei țări latine. Cu toate acestea, prin eliminarea componentei de tendință, ar rezulta că acestea nu sunt deloc legate.
Ceea ce este descris în paragraful anterior este ceva care se întâmplă de multe ori cu serii care aparent sunt legate, dar atunci când cercetarea este făcută bine, nu.