La proyección de las tendencias temporales con oles
Video: Practica - Series Temporales - 09/12 - Calculo de la tendencia (método analítico)
La mayoría de las series económicas crecen con el tiempo, pero a veces las series de tiempo en realidad disminuyen con el tiempo. En cualquier caso, usted está buscando en una tendencia en el tiempo. Los modelos más comunes captura de tendencias en el tiempo son o lineal o exponencial.
Si la variable dependiente tiene un incremento relativamente estable en el tiempo, la mejor opción es modelar la relación con una tendencia temporal lineal. Sin embargo, si el tasa de crecimiento es bastante constante (mientras que la velocidad a la que el valor de la variable dependiente cambia no es constante), entonces usted necesita para modelar la relación con una tendencia en el tiempo exponencial.
Una tendencia tiempo lineal tiene la forma
dónde t es la variable de tendencia temporal (normalmente una numeración secuencial de los períodos de tiempo que comienzan con un valor de 1) y
es el coeficiente de tendencia en el tiempo y representa la velocidad a la cual el valor de los cambios de la variable dependiente, en promedio, en cada periodo de tiempo subsiguiente. Si el coeficiente de tendencia en el tiempo es positivo, entonces los dependientes aumentos variables en el tiempo. Si el coeficiente de tendencia en el tiempo es negativo, entonces la variable dependiente disminuye con el tiempo.
Puede expresar una tendencia en el tiempo exponencial
dónde t es la variable de tendencia temporal y
es el coeficiente de tendencia en el tiempo y representa la velocidad a la cual el crecimiento de los cambios de la variable dependiente, en promedio, en cada periodo de tiempo subsiguiente. Si el coeficiente de tendencia en el tiempo es positivo, entonces la tasa de crecimiento de la variable dependiente es positivo con el tiempo. Si el coeficiente de tendencia en el tiempo es negativo, entonces la tasa de crecimiento de la variable dependiente es negativo en el tiempo.
La figura muestra un gráfico STATA de los inventarios anuales de 1950 a 1991 y un modelo de tendencia en el tiempo estimado. La mayoría de los conjuntos de datos no contienen una variable de tiempo, por lo que pueden ordenar los datos utilizando la variable que captura la secuencia de observaciones (año) y crear la variable tiempo.
Teniendo en cuenta la representación de las series temporales, aplicando el modelo de tendencia de tiempo exponencial es el más apropiado en este caso. El valor estimado de 0,07 por
implica que, en promedio, los inventarios han crecido a un ritmo de aproximadamente el 7 por ciento al año.
En el ejemplo, la creación de la variable de tendencia es un procedimiento sencillo, ya que sólo hay una variable de tiempo. Sin embargo, en algunos casos, existen múltiples variables de tiempo. Por ejemplo, con datos mensuales que se extiende por varios años, los datos es probable que contenga una año y mes variable. En ese caso, usted desea ordenar tanto por año y mes antes de crear la variable de tendencia.
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Cuando se trata de observaciones medidos durante varios períodos de tiempo, el valor de la variable de tendencia siempre debe representar el fin de la observación en una secuencia cronológica.
Si desea evitar el uso de una transformación logarítmica de la variable dependiente (tal vez no parece apropiada con los otros factores que se ha incluido en el modelo como variables independientes), a continuación, una tendencia temporal cuadrática también puede funcionar bien en situaciones en las que la tendencia en el tiempo no es lineal.
A pesar de polinomios de orden superior se podrían utilizar para su tendencia en el tiempo, que no son populares entre los econometristas aplicadas porque son difíciles de justificar teóricamente y por lo general consumen grados de libertad adicionales sin aumentar significativamente el poder explicativo.