Estoy tratando de utilizar la aceleración de los datos trimestrales sobre la deuda de los hogares (la diferencia en la diferencia de la deuda) en una regresión sobre el desempleo (sólo se preocupa por la correlación), pero los datos trimestrales son mucho más ruidosos que los datos anuales, lo que puede debilitar la correlación. Me preguntaba si transformar los datos ya diferenciados (dos veces) como una media móvil cambiaría mis coeficientes en absoluto y si serían más precisos. ¿Es ésta una técnica común en econometría?
Respuestas
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Digamos que Dt es el stock de deuda en el momento t .
La primera diferencia es Dt−Dt−1 .
La segunda diferencia es (Dt−Dt−1)−(Dt−1−Dt−2)=Dt−2Dt−1+Dt−2 .
La media móvil [de 4 períodos] viene dada entonces por
=14(Dt−2Dt−1+Dt−2+Dt−1−2Dt−2+Dt−3+Dt−2−2Dt−3+Dt−4+Dt−3−2Dt−4+Dt−5)=14(Dt−Dt−1−Dt−4+Dt−5)=14((Dt−Dt−4)−(Dt−1−Dt−5))
Que sería el aumento anual del stock de deuda de este periodo comparado con lo mismo de hace un trimestre. Sólo tú podrías decir si esto es lo que quieres en tu regresión. Algo a tener en cuenta es utilizar sólo la primera diferencia: Dt−Dt−4 .
engtech
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La palabra "ruido" implica que hay un error en la medición de la deuda de los hogares, pero no hay ninguna razón de peso para creer que sea así. De hecho, sostengo que un período de tiempo más fino le daría más detalles, y una medición más precisa de la correlación entre dos variables. No se quiere encontrar una media móvil porque eso desecha la valiosa variación de los datos.
Lo que debería preocuparle más es qué rezago está más correlacionado con la tasa de desempleo actual, y puede encontrar esos coeficientes incluyendo múltiples grados de rezago en la regresión multivariada.
En general, no, no es una técnica común en econometría. No lo haga. Utilice más bien los errores estándar para determinar la precisión de sus estimaciones.
