Musterablauf eines konjunkturzyklus

Musterablauf eines konjunkturzyklus

Das untere Grundstück zeigt den halbstündigen Strombedarf in England und Wales von Montag, 5. Juni 2000 bis Sonntag, 27. August 2000. Hier gibt es zwei Arten von Saisonalität – ein tägliches Muster und ein wöchentliches Muster. Wenn wir Daten über ein paar Jahre sammeln würden, würden wir auch sehen, dass es ein jährliches Muster gibt. Wenn wir Daten über ein paar Jahrzehnte gesammelt haben, können wir sogar ein längeres zyklisches Muster sehen. Die Klasse der ETS-Modelle (exponentielle Glättung innerhalb eines Zustandsraumrahmens) ermöglicht Saisonalität, aber keine Zyklizität. Beispielsweise weist das ETS(A,A,A)-Modell einen additiven Trend und ein additives saisonales Muster auf. Es gibt jedoch kein ETS-Modell, das aperiodisches zyklisches Verhalten reproduzieren kann.

Für ETS-Modelle, die mehrere saisonale Daten verarbeiten (z. B. die oben genannten Strombedarfsdaten), siehe mein Papier zur komplexen Saisonalität. Die obere Handlung zeigt die berühmten kanadischen Luchsdaten – die Anzahl der Luchse, die jedes Jahr im McKenzie-Flussdistrikt im Nordwesten Kanadas gefangen werden (1821-1934). Diese zeigen klare aperiodische Populationszyklen von etwa 10 Jahren. Die Zyklen haben keine feste Länge – einige dauern 8 oder 9 Jahre und andere länger als 10 Jahre. Der Begriff Zyklus bezieht sich auf die wiederkehrenden Schwankungen in Zeitreihen, die in der Regel länger als ein Jahr dauern und es kann bis zu 15 oder 20 Jahre betragen. Diese Variationen sind weder in Amplitude noch in der Länge regelmäßig. Die meisten Zeitreihen, die sich auf das Geschäft beziehen, weisen eine Art zyklische oder oszillatore Variation auf.

Bei diesen Schwankungen handelt es sich um langfristige Bewegungen, die immer wiederkehrende Anstiege und Aktivitätsrückgänge darstellen. Saisonale Schwankungen sind die periodischen Bewegungen der Geschäftstätigkeit, die jedes Jahr regelmäßig auftreten und ihren Ursprung in der Art des Jahres selbst haben. Da sich diese Schwankungen während eines Zeitraums von 12 Monaten wiederholen, können sie ziemlich genau vorhergesagt werden. Nahezu jede Art von Geschäftstätigkeit unterliegt mehr oder weniger saisonalem Einfluss, und als solche werden diese Schwankungen als normale Phänomene betrachtet, die sich jedes Jahr wiederholen. In vielen Fällen kann der Unterschied im saisonalen vs. zyklischen Verhalten mit angemessener Genauigkeit erkannt oder gemessen werden, indem man sich die Regelmäßigkeit der Spitzen in Ihren Daten ansieht und nach einer Drift sucht, die die Timing-Peaks von der mittleren Entfernung zwischen ihnen entfernt. Eine Serie mit starker Saisonalität zeigt deutliche Spitzen in der partiellen Autokorrelationsfunktion sowie der Autokorrelationsfunktion, während eine zyklische Reihe nur die starken Spitzen in der Autokorrelationsfunktion aufweisen wird. Wenn Sie jedoch nicht über genügend Daten verfügen, um dies zu ermitteln, oder wenn die Daten sehr laut sind, was die Messungen erschwert, kann der beste Weg, um festzustellen, ob ein Verhalten zyklisch oder saisonal ist, sein, wenn Sie über die Ursache der Fluktuation in den Daten nachdenken.


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