Временные ряды в эконометрических исследованиях

Понятие временных рядов

Статистика является одним из инструментов исследования и анализа в экономике. Она позволяет рассматривать большие объемы данных с целью выявления закономерностей. Кроме того, существует возможность анализировать большие массивы данных с помощью выборки, которая отражает свойства рассматриваемой совокупности.

В статистическом ряду каждой единице присваивается значение, называемое отсчетом. Временные ряды часто называют рядами динамики, в которых исследуются уровни. Для каждого отсчета указывается время и порядковый номер. Отмечается то время, когда был проведен отсчет. Отличительной особенностью временного ряда является взаимосвязь параметров уравнения со временем. В обычной выборке внимание уделяется статистическому разнообразию и характеристикам.

Измерение какого-либо показателя требует создания временных рядов. На практике они применяются для описания природных, технических, экономических систем или погодных данных. Примером может стать биржевой курс. Его исследование сводится к изучению трендов или направленности колебаний котировок ценных бумаг.

Временные ряды широко используются для прогнозирования. Они обладают следующими характеристиками:

1. Сезонность.
2. Рост.
3. Важность тенденций.
4. Разовые продажи.

Они могут демонстрировать полный рост или тенденции в длительном периоде. Ряд может быть полным, но статичным, с тенденциями к последнему периоду, а может быть неполного роста с тенденциями за последний период. Для прогнозирования применяются модели экспоненциального сглаживания, модели скользящего среднего, трендовые модели.

Особенности эконометрических исследований

Эконометрика является частью экономической теории. Она изучает количественные и качественные связи в хозяйственных системах с помощью математических и статистических методов. Эконометрические исследования имеют несколько характеристик:

1. Измерению подвергаются только определенные операциями данные. На них влияют теоретические знания о полученной информации.
2. Короткие ряды наблюдений носят неэкспериментальный характер. Они ставят под сомнение адекватность полученных данных.
3. Экономическая информация получается косвенным путем, поэтому первоначальные измерения часто далеки от реальной экономической ситуации.
4. Единицы измерения могут изменяться.
5. Инструментарий исследования имеет значение.

Самыми распространенными методами эконометрики являются регрессионный анализ, анализ временных рядов, панельный анализ. Эконометрика, как наука, часто подвергается критике, так как не дает четкой связи с конкретными фактами. То есть, считается, что теоретические расчетные данные слишком далеки от реальных событий в хозяйственных системах. Однако, перечисленные методы позволяют формализовать и описать многие процессы, а так же проанализировать их. Например, парный регрессионный анализ способствует поиску статистической выборки, разработке экономической модели, ее построению, оценке качества, созданию графика, формированию выводов. Эконометрические исследования помогают изучить такие явления, как темпы роста инфляции, показатели банкротства предприятия, влияние факторов на уровень спроса, на совокупный объем выпуска, а так же изучить влияние показателей на величину денежной массы.

Панельный анализ направлен на изучение выборок, которые берутся в определенной временной последовательности. Здесь учитывается три измерения – признаки, объекты, время. Анализ позволяет исследовать такие социально-экономические явления, как безработица, преступность, результативность государственной политики.

Временные ряды в эконометрических исследованиях

Временные ряд применяются для анализа последовательности измерений. Чаще всего, они используются для исследования экономических процессов. Элементы ряда измеряются последовательно, обычно через равные временные отрезки. Для удобства данные нумеруют, а так же отмечают время замера. То есть, порядок сбора информации для последующего исследования является существенным.

Анализ временных рядов осуществляется совокупностью математических и статистических методов. Это необходимо для выявления структуры временных рядов, использования их в прогнозировании. Структура необходима для того, чтобы сформировать математическую модель. Анализ временных рядов делает прогностические модели обоснованными, так как он учитывает определенные условия и свойства ряда.

Существенность сбора данных проявляется в том, что временной ряд должен иметь достаточный объем. В нем должно повторяться не менее 4 циклов процессов. Случайные данные ряда не должны быть соизмеримыми с другими компонентами. Только в этом случае полученные результаты исследования будут значимыми для исследователя.

Практическое применение временных рядов актуально для сезонных товаров. С их помощью можно отслеживать тренды, как в примере с колебанием биржевых котировок. Тенденции прогноза так же можно отследить с помощью временных рядов. Они показывают особенности тренда – постоянный, затухающий, экспоненциальный или падение. Для составления прогнозов тенденции могут быть важны как в долгосрочном периоде, так и в последнем временном отрезке.

Результатом исследования становится построение модели. В некоторых случаях применяется экспоненциальное сглаживание, либо сглаживание с трендом или сезонностью. Скользящая средняя так же используется сама по себе, либо с учетом сезонности. Трендовые модели опираются на линейные, логарифмические, экспоненциальные расчеты.

Таким образом, временные ряды являются частью эконометрического инструментария, используемого для исследования хозяйственных структур, событий, явлений, закономерностей. Они помогают увязывать показатели и временные изменения, то есть изучать события в динамике. Особенно это актуально для описания бизнес-процессов, либо тенденций в заданных условиях.