Повна версія

Головна arrow Економіка arrow ЕКОНОМЕТРИКА

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

ТИМЧАСОВОЇ (ДИНАМІЧНИЙ) РЯД (TIME-SERIES DATA).

Тимчасовим (динамічним) поруч називається вибірка спостережень, в якій важливі не тільки самі спостережувані значення випадкових величин, але і порядок їх проходження один за одним. Найчастіше впорядкованість обумовлена тим, що експериментальні дані представляють собою серію спостережень однієї і тієї ж випадкової величини в послідовні моменти часу. В цьому випадку динамічний ряд називається тимчасовим поруч. При цьому передбачається, що тип розподілу спостережуваної випадкової величини залишається одним і тим же (наприклад, нормальним), але параметри його змінюються в залежності від часу.

Моделі часових рядів, як правило, виявляються складніше моделей просторової вибірки, так як спостереження в разі тимчасового ряду взагалі кажучи нс є незалежні м і, а це значить, що помилки регресії можуть корелювати один з одним, т. Е. Умова (1.4) взагалі кажучи не виконується. У наступних розділах ми побачимо, що невиконання умови (1.4) значно ускладнює статистичний аналіз моделі.

Слід особливо відзначити, що маючи тільки ряд спостережень без розуміння їх природи, неможливо визначити, маємо ми справу з просторовою вибіркою або тимчасовим поруч. Нехай, наприклад, є 500 пар чисел (х, yj), ..., (* 500, Узоо)> де Y - ціна автомобіля, а X - рік випуску. Дані взяті з газети «З рук в руки». Можливі наступні варіанти:

  • 1) п газет було впорядковано за датою їх випуску, і з кожної газети було вибрано (випадковим чином) по одному оголошенню. - У цьому випадку ми, очевидно, можемо вважати, що маємо справу з тимчасовим поруч;
  • 2) газети були довільним чином перемішані, і незважаючи на дату випуску випадковим чином було відібрано п оголошень. - У цьому випадку ми, швидше за все, можемо вважати, що наша вибірка - просторова.

При цьому, взагалі кажучи, можливо, що в обох випадках ми отримаємо один і той же набір числових даних. Більш того, теоретично можливо навіть і те, що вони виявляться в тій же послідовності! Однак у другому випадку ми повинні постулювати некоррелірованні помилок регресії (виконання умови (1.4)), між тим як в першому випадку подібна передумова може виявитися неправомірною.

Панельні (просторово-часові) дані (розглянуті в гл. 1 + 1).

 
<<   ЗМІСТ   >>