סדרת זמן היא קבוצת נתונים או תצפיות המתייחסות למשתנה אחד או יותר ומסודרת כרונולוגית.
סדרות זמן חשובות מאוד בכלכלה. מכיוון שבכלכלה כמעט כל המשתנים נאספים לאורך זמן. במילים אחרות, מעניין לראות את התפתחות המשתנה לאורך זמן, ולא את הערך הספציפי ברגע נתון. לפיכך, בכל פעם שמנותחים משתנים כלכליים, מדברים על מחזורים או מגמות כלכליות.
מכיוון שלסדר הנתונים יש חשיבות חיונית, יש לקחת בחשבון כי הדבר משנה את הניתוח והפרשנות של הנתונים. לפיכך, האקונומטריה, האחראית על חיפוש והערכה של קשרים בין משתנים כלכליים, חייבת להתחשב בעובדה זו.
ניתוח סדרות זמן
אם ניקח בחשבון שסדר הנתונים חשוב, אנו יכולים לומר שהתצפיות אינן עצמאיות. כלומר, העבר יכול להשפיע על העתיד. על האקונומטריקה להיות מודעת למאפיין זה ולהשתמש בכלים מתמטיים המאפשרים לה לבצע הערכות באופן מהימן. בהחלט:
- סדר הנתונים חשוב.
- התצפיות אינן עצמאיות.
- כאשר מעריכים קשרים יש לקחת בחשבון שהם אינם עצמאיים.
- לכן עליכם להשתמש בטכניקות מתמטיות וסטטיסטיות שונות.
לדעת זאת, אז כדאי לשאול:
- מה זה אומר בדיוק שהתצפיות אינן עצמאיות?
- בעזרת אילו טכניקות מנותחים נתוני סדרות זמן?
תלות זמנית
התשובה לשאלה הראשונה מתייחסת לתלות בזמן. משתנה תלוי בזמן כאשר נתוני העבר משפיעים על ערך המשתנה בעתיד. לדוגמא, לתוצר המקומי הגולמי לטווח הארוך (תוצר) יש מגמת עלייה ממושכת. מה שאומר שהצמיחה הכלכלית נשמרת לאורך זמן. לכן, למה שקרה בעבר יש השפעה בעתיד.
נהפוך הוא, אם נגלגל מת ונכתוב את התאריך בו אנו מגלגלים אותו, נראה כי אין קשר בין נתונים בעבר להווה. במקרה האחרון, העבר אינו משפיע על העתיד.
טכניקות לניתוח נתוני סדרות זמן
ישנן טכניקות רבות לניתוח נתוני סדרות זמן. עם זאת, מה שבדרך כלל קל יותר הוא להשתמש במודל רגרסיה. כמובן, מודל רגרסיה שלוקח בחשבון את סוג סדרות הזמן איתו הוא עובד.
אחת הטכניקות הנפוצות והפשוטות ביותר יכולה להיות שינוי הסדרה או לקחת אותה בחשבון במודל. לדוגמה, בטל מגמה של סדרת תוצר או כלול משתנה מגמה במודל. למרות שזה לא מושא ההגדרה הזו, נביא דוגמה פשוטה מאוד בכדי שתובן.
בואו נסתכל על הגרפים הבאים:
אם נחשב מודל רגרסיה של שתי הסדרות הקודמות, בוודאי שהחישובים מצביעים על כך שיש קשר סטטיסטי. עם זאת, לשערים שמסי מבקיע אין שום קשר לצמיחה של מדינה לטינית. עם זאת, על ידי ביטול מרכיב המגמה, יתברר שהם אינם קשורים כלל.
מה שמתואר בפסקה הקודמת הוא משהו שקורה פעמים רבות עם סדרות שככל הנראה קשורות, אך כאשר המחקר נעשה היטב, הם לא.