Фиктивные переменные моделей с временными рядами

По просьбе нашего читателя постараемся описанную тему от 07:39 | 08.10.2013 раскрыть ещё глубже, сегодня рассмотрим Фиктивные переменные моделей с временными рядами. Не будем разливать воду, а преступим рассмотрению этого вопроса.

Основное положение

Регрессионные модели с временными рядами используют 3 типа фиктивных переменных:

• Переменные индикаторы, которые определяют принадлежность наблюдения к соответствующему периоду;
• Переменные сезонного характера;
• Линейный временной тренд.

Замечание 1

Пример 2

Сезонные переменные применяются при моделировании сезонности, они принимают различные значения в соответствии с тем, к какому месяцу или кварталу года (дню недели) относится наблюдение.

Линейный временной тренд используется в процессе моделирования постепенных (плавных) структурных сдвигов. Данная переменная отражает промежуток времени, который проходит от определенного (нулевого) момента времени до того времени, к которому отнесли это наблюдение (то есть координаты наблюдения по временной шкале). В случае, когда промежутки времени между последовательными наблюдениями будут равны, то временной тренд составляется из номеров наблюдений. Указанные виды фиктивных переменных можно комбинировать, создавая при этом переменные “взаимодействия” определенных эффектов.

Пример 3

Заключение

Конечно можно много говорить по теме Фиктивные переменные моделей с временными рядами, но основную суть мы изложили по этому вопросу. Если вам нужно дополнительная консультация, пожалуйста пишите ваши сообщения нам на почту. Все поступившие вопросы рассматриваются и не остаются без ответа.