Zaman serisi analizi, düzenli aralıklarla toplanan veri puanlarını incelemek için titiz bir istatistiksel çerçeve sağlar. Ekonomik tarihte, bu yaklaşım, araştırmacıların geçmiş ekonomilerin ritmini nasıl kodlayacağını ve tarihsel verileri sistematik olarak incelemekte olan – yerel ürün, işsizlik oranları, enflasyon, borsa endeksleri incelemekte olan ve ticaret hacminin incelenmesi – aksi takdirde yapısal sürücülerin, eğilimlerin ve anomalilerin yapısal olarak sürekli olarak sürdürülmesini sağlayacak şekilde ortaya çıkarabilir.

Ekonomik Döngüsü Anlamak

Ekonomik döngüler, sık sık sık iş döngüleri olarak adlandırılır, tekrarlanan dalgalanmaları aylarca veya yıllar boyunca tekrarlayıcı ekonomik aktivitede temsil eder. Bu döngüler, yapısal koşullara bağlı olarak, politika müdahalelerine ve dış şoklara bağlı olarak, birçok gösterge kullanarak gözlemler gerektirir - endüstri üretimi, istihdam, gerçek gelir ve toptan satışlar.

İş Döngüsünün Fazları

Klasik iş döngüsü teorisi dört aşamayı tanımlar: genişleme, zirve, sözleşme ve kesinti. Bir genişleme sırasında, çıktı yükselir, istihdam büyür ve tüketici harcamaları artar.Dönderlik, boksasyon başlamadan önce, yüksek çözünürlükte, artan işsizlik ve harcamalar içerir.

Tarihin Değişkeni

Tüm döngüler aynı değildir. Bazıları, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki posta-Dünya Savaşı II genişlemeleri gibi, on yıl boyunca devam ederken, 1907 Panic gibi, keskin ama kısa bir çalışma, bu varyasyonlar para politikasının etkisini ortaya koyarken, ABD'nin teknolojik yenilikleri ve küresel ticaret döngüsü dinamikleri üzerinde sık sık sık sık sık sık sık sık ortaya çıktı. Dokuzuncu yüzyıl keşifleri ve altın keşifleri, modern döngüleri finansal piyasalara ve merkez banka eylemlerine daha bağlı. Örneğin, ABD'nin genişlemesi 1991-2001'in artan bir şekilde uzun süredir, teknolojik yenilikleri ve küresel ticaretini ortaya çıkardı.

Zaman Serisi Analizinin Rolü

Zaman serisi analizi, tarihsel ekonomik verileri ayrıştırmak için sayısal araçta bulunur. Basit gözlemin ötesine geçer, gürültülü veri setlerinden anlamlı sinyalleri elde etmek için titiz istatistiksel yöntemler uygular. Core teknikler, hareketli ortalamaları, otoregreive bütünleşik hareketli hareketli hareketli akış modelleri, ⁇ analizi, decomposition yöntemleri ve daha yeni makine öğrenme yaklaşımlarını içerir.

Zaman Serisi Analizinde Anahtar Yöntemleri

[FONT:0]Decomposition[[Dönetici:0) Bir dizi eğilime, mevsimsel, döngüsel ve oturmasal bileşenlere yol açıyor. Tarihsel veriler için, bu, uzun vadeli dalgalanmalardan elde edilen büyümenin ayırt edilmesine yardımcı olur.[D:2).ARIMA modelleri[Döneticileri, veri kümeleri ele geçirgenleştirmeleri ile ilgili olarak kullanılan uzun süreli fiyatlara izin verir.) KonFLT:4).

Tarihsel Veriye Uygulama

Bu yöntemleri yüzyıllarca verilere uygulamak, tahmin hataları, veri boşluklarını ve tanımlardaki değişiklikleri dikkatli bir şekilde kullanmak gerektirir. Araştırmacılar genellikle proxy değişkenlerini kullanır - gerçek ücretler, tarımsal veri hataları veya ticaret hacmini kullanır - yeniden inşa etmek ekonomik aktiviteyi modern ulusal hesaplar öncesinde, örneğin, İngiltere'deki buğday fiyatlarının zaman serisi Malthusian döngülerini anlamak ve Black Death'in etkisini analiz eder. Benzer şekilde, 19. yüzyıl demiryolu yatırım modellerinin analizleri, altyapıdaki patlamaların döngüsel istikrarsızlıklara nasıl katkıda bulunduğunu ortaya koyar.

Desenleri ve Trendleri Tanımlamak

Zaman serisi analizi dört temel deseni tespit eder: trend (uzun vadeli yön), mevsimsel (günlük dalgalanmalar), döngüsel (iş koşullarına bağlı olarak), ve düzensiz (günlük gürültü). aralarındaki ayrım doğru tarihsel yorum için önemlidir.

Ekonomik Tarihte Uzun Süreli Trendler

Trend analizi, ekonomilerin on yıllar ve yüzyıllar boyunca nasıl geliştiğini gösteriyor. Örneğin, Hodrick-Prescott filtre -economistler, döngüsel sapmalardan güçlü bir yükseliş eğilimi ortaya çıkarabilirler. Bu, post-1945 Altın Çağ gibi, 1970'lerin üretkenliği gibi yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş yavaş

Cyclical Patterns ve Historical Bölümler

Çevrimsel desenleri yeniden tahmin edin ⁇ analizi ile açıklanır. bandpass filtreleri kullanarak araştırma farklı uzunlukların döngülerini belirledi: Kitchin envanter döngüleri (3-5 yıl), Juglar döngüleri (7–11 yıl) sabit yatırıma bağlı olarak, ve Kuznets 1700'den itibaren güçlü Juglar döngüler ile endüstriyel yatırım patlamaları ve finansal paniğe yol açan 18. yüzyılın sonlarından izinler.

Tarihsel Tartışmalarda Mevsimsel Variations

Endüstriyelleşmeden önce, mevsimsel desenler ekonomik yaşamlara hükmeddi. Tarımsal toplumlar, hasat ve slack mevsimleri arasında üretilen dramatik dalgalanmalar yaşadı. aylık ticaret hacmi, banka kredilendirme veya fiyat seviyeleri bu modelleri ortaya koyar. Örneğin, 18. yüzyıl Fransız tahıl fiyatlarının analizi, önümüzdeki hasattan sonra güçlü mevsimsel dalgalanmalar ve işsizliğin ardından aylık verileri yorumlayarak çok daha doğru bir şekilde ortaya koyar.

Geleceği Ekonomik Hareketleri Tahmin Etmek

Tahmin etmek doğal olarak belirsiz olsa da, zaman serisi modelleri, tarihsel desenlere dayanan gelecekteki ekonomik aktivite tahminlerini ortaya çıkarabilir. Politika yapıcılar için bu tahminler, potansiyel durgunluklar veya aşırı ısıtma için erken uyarı sinyalleri olarak hizmet eder. Merkez bankaları vektör otoregresyonları (VARs) ve dinamik stochastic genel denge (DS) modelleri politika etkilerini simüle etmeye yardımcı olur. Tarihsel analog analog analog analoglar bu modelleri, ekonomilerin geçmiş şoklara nasıl cevap verdiğini öngörür.

Tarihi Tahminlerin Sınırları

Tarihi verilerden tahmin etmek yapısal molalar için dikkate almalıdır - veri üretimi sürecini temel olarak değiştirebilecektir. Örnekler, hizmet ekonomilerinin yükselmesi ve bu tür hataların bozulması gibi, daha önce yapılan yeni bir rejim oluşturmak gibi, örneğin, son zamanlardaki olaylar gibi, son derece düşük salgın modelleri belirlemek için testler yapılır.

Ensemble Approaches ve Scenario Analysis

Belirsizlik ele almak için tahminler giderek birden çok modeli birleştiren bir dizi yönteme güveniyor. Örneğin, Federal Rezerv, bu senaryoların bir paketini kullanıyor - FRB/US modeli ve Bayesian VARs – karar ile ilgili standart bir tahmin için kalır. Scenario analizi açıkça alternatif gelecek yolları dikkate alır, örneğin bir petrol fiyat artışı veya finansal kriz gibi.

Tarihsel Ekonomik Analizde Vaka Çalışmaları

Çeşitli dönüm çalışmaları, ekonomik tarihte zaman seri analizinin gücünü göstermektedir. Aşağıda farklı dönemler ve metodolojik yaklaşımlar.

Büyük Depresyon (1929-1939)

Interwar dönemi zaman serisi analizi, büyük depresyon nedenleri üzerinde tartışma konusu olmuştur. Christina Romer gibi araştırmacılar 1929 kazasından sadece bir borsa olayı değil, daha derin yapısal dengesizlikler ortaya çıkardılar ve bu da olumsuzluk dinamikleri inceleyerek, ekonometri modelleri, para sözleşmesini aşağı dönüştüğünü gösteriyor.

Post-World War II Economic Recovery

1945'ten 1970'e kadar hızlı genişleme, en incelenen dönemlerden biridir. Zaman serisi ABD'nin çöküşü ve Avrupa GSYİH, iş dalgalanmalarının artması nedeniyle bir trend hızlandırması ortaya çıkıyor ve Marshall Planı. Spectral analiz, döngünün gerektirdiği zaman serilerini incelemek için daha aktif bir stabilizasyon politikalarını yansıtacak şekilde daha fazla vurgular.

1970'lerin Petrol Eleştirileri

1973 ve 1979'un petrol şokları derin durgunlukları ve durgunlukları tetikledi. Fiyat seviyesindeki artış ve çıkışta düşüşe neden oldu.AFLT:0, Hamilton'ın (19Dönersiz) 1960'lardan 1980'lere kadar yapılan olağanüstü bir deney, petrol fiyat artışlarının iki katına çıktığını ve daha fazla kesintiye neden olduğunu gösteriyor.

2008 Finansal Kriz

2007-2009 küresel finansal kriz, zaman serisi analizi için çağdaş bir test vakasıdır. Araştırmacılar Markov-swits'in ciddi sözleşmelere genişlemeden ani çekme modellerini ele almak için Markov-swits'in ileri gelen uzun vadeli faiz oranlarının ve artan finansal değişkenlerin etkisini değerlendirmek için kullanılmıştır.

Uzun Lisanslar: Kondratiev Wave Debate

Controversial henüz etkili, 1700'den 2000'e kadar küresel ekonomik verilerin kavramı çok-decadallar için kanıt bulundu, ancak yorum hala itiraz etti.1915'te Oxford Üniversitesi'nde ) zaman zaman aralığı analizini tespit etmek için uygulanan dalgalar ve ilgi oranları. 1700'den 2000'e kadar, bu kümelerin (çok-düşükümlü güç, elektrik, bilgisayar) kondratik bir şekilde ilişkili olduğunu bulmak için uygulanan dalgalar analizine rağmen.

Tarihsel Zaman Serisinde Yöntemolojik Bakışlar

Tarihsel verilerle çalışmak eşsiz zorluklar sunar. Veri kalitesi muazzam ölçüde değişir; önceki dönemlerde genellikle tutarlı tanımlamalar veya ölçüm standartları eksik. Örneğin, 18. yüzyıl GSYİH tahminleri sınırlı gümrük kayıtları ve tarımsal veri verileri için inşa edilir. Scholars interpolasyon, imputation veya çoklu boşluk tekniklerinin kullanımı boşlukları doldurmaya yardımcı olabilir - örneğin, tarımdan sanayiye geçiş gibi - zaman tasarrufu sağlar.

İstasyon Dışı Verilerle Anlaşma

Tarihi ekonomik zaman serisi istasyon dışıdır - entegrasyon ve değişen değişkenleri içerir. analizden önce, araştırmacılar genellikle istasyonsallık elde etmek için farklılaşma veya günlük dönüşümleri uygularlar. kök testleri (örneğin, Ağustosmented Dickey-Fuller testi), son zamanlarda yapılan para tedarik ve fiyatları arasındaki bağlantının kısa vadedeki artış hızının ve enflasyonun tekrarlanmasına izin verir.

Yapısal Breaks ve Regime Anahtarlama

Yapısal molalar savaşlar, politika değişimleri ve kurumsal değişiklikler nedeniyle ekonomik tarihte yaygındır.Onların önyargılı tahminlere yol açabileceğini ve 2010'dan itibaren Chow testi veya Bai-Perron multiple break test yardım tarihleri tespit ettiği gibi testleri, alt-samples'te tahmin edilebilir veya Markov-switching çerçevelerini kullanarak bu değişiklikleri mümkün kılar.

Orta Bankacılıkta Modern Uygulamalar

Dünyadaki orta bankalar para politikası analizi ve finansal istikrar izleme için zaman serisi modellerine güveniyor. yüksek frekanslı veriler, geleneksel çeyrek ve aylık serilerle birlikte, örneğin Federal Reserve'in "şimdilik" modellerinin analizini, bu modellerin yarı yarıya tahmin etmek için dinamik bir faktör modeli kullanıyor.

Makroprudential Policy ve Erken Uyarı Sistemleri

Zaman serisi analizi aynı zamanda makroprudential düzenlemede rol oynar. Finansal krizler için erken uyarı sistemleri genellikle tarihsel kriz verileri kullanarak ikili yanıt modellerine güvenir. Örneğin, IMF'nin GÜNCÜ:0) önceki 1990'ların veya Asya finansal krizlerini tahmin etmek için makine öğrenimi ve zaman serisi özellikleri kullanır.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Zaman serisi analizi, insan tarihini şekillendiren ekonomik döngüleri yorumlamak için vazgeçilmez hale gelmiştir.Bir dizi istatistik aracı uygulamakla - gelişmiş spektral yöntemleri ve Markov-switching modelleri - araştırmacıları, 2008 mali krizine büyük depresyondan itibaren, bu tekniklerin nedensellik anlayışının nasıl iyileştirileceğini ve yapısal değişimin devam ettiğini ortaya çıkarabilir.Özellikle veri kalitesi ve yapısal molaları hakkında devam eden araştırmalar, devam eden araştırma modelleri, sürekli olarak güncelleştirilmiş analiz yöntemlerin yüzeysel öngörüler için sürekli olarak inceler.