시간이 지남에 따라 데이터 세트의 센터 또는 스프레드가 변경됩니까? - 시간 더미 데이터에 대한 더미

시계열 데이터의 경우 관측치가 시간이 지남에 따라 동일한 평균을 유지하는지 여부와 분산 데이터가 시간이 지남에 따라 변화하고 있습니다.

많은 통계적 테스트와 예측 기법은이 가정에 의존합니다.

이 수치는 2013 년의 ExxonMobil의 일간 수익률을 시계열로 보여줍니다.

그래프는 시간이 지남에 따라 관측치가 0에 집중되는 것으로 나타났습니다. 이는 평균이 시간이 지남에 따라 변하지 않음을 나타냅니다. 평균이 시간이 지남에 따라 상승했다면 그래프상의 포인트는 올라가는 경향이 있습니다. 시간이 지남에 따라 평균이 떨어지면 그래프의 포인트가 아래로 이동하는 경향이 있습니다.

시계열 데이터의 경우 데이터의 분산이 시간에 따라 변하는 지 여부를 아는 것도 중요합니다. 이 그림은 시간이 지남에 따라 관측 사이의 확산이 꾸준히 증가하고 있음을 보여줍니다. (즉, 데이터가 시간이 지남에 따라 더 확산되고 있습니다.) 이는 분산 (표준 편차와 마찬가지로)이 시간이 지남에 따라 증가하고 있음을 나타냅니다.

시간이 지남에 따라 변화가 변하면 많은 통계 기법에 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 다행히도이 문제를 해결할 수있는 방법이 있습니다. 시간이 지남에 따라 분산이 일정하지 않은 상황은 계량 경제학에서 매우 협박적인 이름을 갖는다:

이분산성. 이 단어의 발음은 쉽지 않습니다!