Динамічні ряди можна класифікувати за їх статистичними характеристиками на чотири основних типи.
Визнання, інтерпретація та знання того, як аналізувати великі типи часових рядів, є важливим для створення надійних економетричних моделей. Ми вважаємо надійним, коли йдеться про вилучення взаємозв’язків між змінними та оцінками.
Класифікація часових рядів
Класифікація часових рядів узагальнена на наступному графіку:
Прийняті назви (постійне середнє, непостійне середнє, обмежена дисперсія, зростаюча дисперсія) є більш-менш тривіальними. Тобто, навіть якщо вони добре реагують на опис часових рядів, вони не є унікальними. Оскільки інші автори могли розрізняти стаціонарні та нестаціонарні стохастичні процеси. Тоді ми говоримо про інший тип класифікації, але дійсний таким же чином.
Звичайно, з дидактичної точки зору завжди простіше і інтуїтивніше вивчати його так, ніж вивчати з розподілом ймовірностей та функціями Гауса. На закінчення, більш важливим, ніж імена чи ярлик, що наноситься на типи серій, є графічне та інтуїтивне представлення серії.
Характеристика кожного типу часових рядів
З чіткою наведеною вище зведеною таблицею ми виділимо основні характеристики кожного типу часових рядів. Але спочатку доцільно опанувати поняттями середнє та відхилення:
- Половину
- Дисперсія
Характеристиками основних типів часових рядів є:
Постійна середня та обмежена або постійна дисперсія
Рентабельність фінансових активів загалом - це, як правило, стаціонарні стохастичні процеси. Менш технічною та простішою мовою це процеси з постійним середнім значенням та обмеженою дисперсією. Графік вище представляє щоденну процентну зміну фінансового активу без великої волатильності.
Постійне середнє та зростаюча дисперсія
Акції деяких компаній, які демонструють волатильність, сировину або навіть валютний ринок (FOREX), демонструють такий тип поведінки. Середнє значення є більш-менш постійним протягом періоду, але вони характеризуються великими змінами в тому чи іншому напрямку.
Непостійна середня та обмежена або постійна дисперсія
Попереднім прикладом цілком може бути еволюція рівня безробіття в період сильної економічної рецесії, яка триває кілька років. Дисперсія є постійною або обмеженою, тобто вона залишається на дуже подібних рівнях протягом усього періоду, але середнє значення продовжує зростати. Якби замість рівня безробіття ми вибрали рівень зайнятості, ми мали б однакові, але зменшувальні серії. Характеристики серії були б абсолютно однаковими.
Збільшення або зменшення середнього значення та збільшення дисперсії
Хорошим прикладом може бути бідна країна, що розвивається. Через певний час його розвиток починає прискорюватися завдяки технологічним та соціально-культурним досягненням. Отже, тенденція стає все більш вираженою. Це також типова поведінка в даних часових рядів від фінансового міхура.
Нарешті, слід зазначити, що часові ряди можуть бути одночасно двох типів. Тобто в деякі періоди це буде тип 1, а в інші періоди - тип 3. Звичайне, що залежно від явища воно класифікується на той чи інший тип. Однак ми повинні мати на увазі, що коли мова заходить про економічні змінні, ніщо не є певним.