Vremenske serije mogu se klasificirati prema njihovim statističkim karakteristikama u četiri glavne vrste.
Prepoznavanje, tumačenje i znanje kako analizirati velike tipove vremenskih serija bitno je za provođenje pouzdanih ekonometrijskih modela. Pouzdani, kažemo, kada je riječ o izdvajanju odnosa između varijabli i procjena.
Klasifikacija vremenskih serija
Klasifikacija vremenskih serija sažeta je u sljedećem grafikonu:
Usvojeni nazivi (konstantna srednja vrijednost, nestalna srednja vrijednost, ograničena varijansa, sve veća varijanca) više su ili manje trivijalni. Odnosno, čak i ako dobro reagiraju na opis vremenskih serija, oni nisu jedinstveni. Budući da su drugi autori mogli razlikovati stacionarne i nestacionarne stohastičke procese. Tada bismo govorili o drugoj vrsti klasifikacije, ali valjanoj na isti način.
Naravno, s didaktičkog gledišta uvijek je jednostavnije i intuitivnije proučavati ga, nego proučavati raspodjelom vjerojatnosti i Gaussovim funkcijama. Zaključno, od imena ili naljepnice koja se stavlja na tipove serija važniji je grafički i intuitivan prikaz serije.
Karakteristike svake vrste vremenskih serija
S jasnom gornjom tablicom sažetka, istaknut ćemo glavne karakteristike svake vrste vremenskih serija. Ali prvo je poželjno savladati koncepte srednje vrijednosti i varijance:
- Pola
- Varijansa
Karakteristike glavnih vrsta vremenskih serija su:
Konstantna srednja i ograničena ili konstantna varijansa
Povrati financijske imovine općenito su stacionarni stohastički procesi. U manje tehničkom i jednostavnijem jeziku to su procesi s konstantnom srednjom vrijednošću i ograničenom varijancom. Gornji graf predstavlja dnevnu postotnu promjenu financijske imovine bez velike volatilnosti.
Konstantna srednja vrijednost i sve veća varijanca
Dionice nekih tvrtki koje pokazuju nestabilnost, sirovine ili čak devizno tržište (FOREX) pokazuju takvu vrstu ponašanja. Srednja vrijednost je više ili manje konstantna tijekom razdoblja, ali karakteriziraju ih velike promjene u jednom ili drugom smjeru.
Nestalna srednja i ograničena ili konstantna varijansa
Prethodni primjer mogao bi biti evolucija stope nezaposlenosti u vremenu snažne ekonomske recesije koja traje nekoliko godina. Varijacija je konstantna ili ograničena, odnosno ostaje na vrlo sličnim razinama tijekom cijelog razdoblja, ali srednja vrijednost i dalje raste. Da smo umjesto stope nezaposlenosti odabrali stopu zaposlenosti, imali bismo istu, ali opadajuću seriju. Karakteristike serije bile bi potpuno iste.
Povećavanje ili smanjenje srednje vrijednosti i povećanje varijance
Dobar primjer može biti siromašna zemlja u razvoju. Nakon određenog vremena njegov se razvoj počinje ubrzati zbog tehnološkog i socio-kulturnog napretka. Stoga je trend sve izraženiji. To je također tipično ponašanje u podacima vremenskih serija iz financijskog balona.
Na kraju, valja napomenuti da vremenski niz može biti dva tipa istovremeno. Odnosno, tijekom nekih razdoblja to će biti tip 1, a tijekom drugih razdoblja tip 3. Uobičajena stvar je da se ovisno o pojavi klasificira u jedan ili drugi tip. Međutim, moramo imati na umu da kada je riječ o ekonomskim varijablama, ništa nije sigurno.