Анализ временных рядов требует особого подхода, ведь значения переменных в разные моменты времени могут зависеть друг от друга. В таких случаях на помощь приходят лаговые переменные — мощный инструмент в эконометрике и моделировании. Узнать больше о том, что это такое и как с ними работать, можно на странице лаговые переменные. Если вам нужно — переходите по ссылке.
Что такое лаговые переменные
Лаговые переменные (от англ. lag — запаздывание) — это значения переменной, сдвинутые назад во времени на один или несколько периодов. Например, если у нас есть временной ряд продаж по месяцам, то лаг переменной «продажи» на один период — это значение продаж в предыдущем месяце.
Использование лагов помогает учитывать инерцию в поведении показателей и строить более точные прогнозные модели.
Где применяются лаги
-
Макроэкономика — для анализа ВВП, инфляции, безработицы;
-
Финансовый анализ — моделирование курсов валют, цен акций, объёмов торгов;
-
Бизнес-аналитика — оценка влияния маркетинговых кампаний, сезонных колебаний;
-
Сельское хозяйство и климатология — анализ погодных условий и их отложенного влияния.
Почему лаги важны
Лаговые переменные позволяют:
-
захватывать временную структуру данных;
-
учитывать эффекты инерции и запаздывания;
-
повышать точность прогноза;
-
устранять автокорреляцию в остатках модели.
Без лагов невозможно построить адекватную ARIMA или VAR модель.
Как выбирать количество лагов
Обычно количество лагов подбирается:
-
исходя из здравого смысла и специфики предметной области;
-
с помощью информационных критериев (AIC, BIC);
-
на основе визуального анализа автокорреляционной функции (ACF) и частной автокорреляционной функции (PACF).
Заключение
Лаговые переменные — неотъемлемая часть анализа временных рядов. Без их учёта невозможно точно описать динамику и построить качественную прогнозную модель. Правильное применение лагов позволяет учитывать прошлое для лучшего понимания будущего.