Seri waktu

Deret waktu adalah sekumpulan data atau pengamatan yang mengacu pada satu atau lebih variabel dan diurutkan secara kronologis.

Deret waktu sangat penting dalam ekonomi. Karena, dalam ilmu ekonomi, hampir semua variabel dikumpulkan dari waktu ke waktu. Dengan kata lain, menarik untuk melihat evolusi suatu variabel dari waktu ke waktu, bukan nilai spesifiknya pada saat tertentu. Oleh karena itu, setiap kali variabel ekonomi dianalisis, seseorang berbicara tentang siklus atau tren ekonomi.

Karena urutan data sangat penting, harus diperhitungkan bahwa ini mengubah analisis dan interpretasi data. Oleh karena itu, ekonometrika yang bertugas mencari dan memperkirakan hubungan antarvariabel ekonomi harus mempertimbangkan fakta ini.

Analisis deret waktu

Mempertimbangkan bahwa urutan data penting, kita dapat mengatakan bahwa pengamatan tidak independen. Artinya, masa lalu dapat mempengaruhi masa depan. Ekonometrika harus menyadari karakteristik ini dan menggunakan alat matematika yang memungkinkannya membuat perkiraan dengan andal. Pastinya:

  1. Urutan data itu penting.
  2. Pengamatan tidak berdiri sendiri.
  3. Saat memperkirakan hubungan, harus diperhitungkan bahwa mereka tidak independen.
  4. Oleh karena itu, Anda harus menggunakan teknik matematika dan statistik yang berbeda.

Mengetahui hal ini, maka ada baiknya bertanya:

  • Apa sebenarnya yang dimaksud dengan pengamatan yang tidak independen?
  • Dengan teknik apa data deret waktu dianalisis?

Ketergantungan sementara

Jawaban atas pertanyaan pertama mengacu pada ketergantungan waktu. Sebuah variabel tergantung waktu ketika data dari masa lalu mempengaruhi nilai variabel di masa depan. Misalnya, produk domestik bruto (PDB) dunia jangka panjang memiliki tren naik yang berkepanjangan. Artinya, pertumbuhan ekonomi berkelanjutan dari waktu ke waktu. Oleh karena itu, apa yang terjadi di masa lalu memiliki efek di masa depan.

Sebaliknya, jika kita melempar sebuah dadu dan menuliskan tanggal saat kita melemparnya, kita akan melihat bahwa tidak ada hubungan antara data masa lalu dan sekarang. Dalam kasus terakhir, masa lalu tidak mempengaruhi masa depan.

Teknik untuk Menganalisis Data Deret Waktu

Ada banyak teknik untuk menganalisis data deret waktu. Namun, yang biasanya lebih mudah adalah menggunakan model regresi. Tentu saja, model regresi yang memperhitungkan jenis deret waktu yang digunakannya.

Salah satu teknik yang paling sering digunakan dan paling sederhana adalah dengan memodifikasi rangkaian atau memasukkannya ke dalam model. Misalnya, hapus tren dari rangkaian PDB atau sertakan variabel tren dalam model. Meskipun bukan objek dari definisi ini, kami akan memberikan contoh yang sangat sederhana sehingga dapat dipahami.

Mari kita lihat grafik berikut:

Jika kita menghitung model regresi dari dua seri sebelumnya, pasti perhitungan tersebut menunjukkan bahwa ada hubungan statistik. Namun, gol yang dicetak Messi tidak ada hubungannya dengan pertumbuhan negara Latin. Namun, dengan menghilangkan komponen tren, akan diketahui bahwa mereka tidak berhubungan sama sekali.

Apa yang dijelaskan pada paragraf sebelumnya adalah sesuatu yang terjadi berkali-kali dengan rangkaian yang tampaknya berhubungan, tetapi ketika penelitian dilakukan dengan baik, ternyata tidak.

Was this helpful?

0 / 0

Leave a Reply 0

Your email address will not be published. Required fields are marked *