Como estimar efeitos da sazonalidade

efeitos da sazonalidade podem ser correlacionados com ambas as variáveis ​​dependentes e independentes. A fim de evitar confundir os efeitos da sazonalidade com os de suas variáveis ​​independentes, você precisa controlar explicitamente para a época em que é observada a medição.

Se você incluir variáveis ​​dummy para estações, juntamente com as outras variáveis ​​independentes relevantes, é possível obter, simultaneamente, melhores estimativas de ambos sazonalidade e os efeitos das outras variáveis ​​independentes.

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Considere o modelo

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para uma situação em que você acredita que x provoca directamente Y. Se, no entanto, tanto x e Y são afetadas por tendências sazonais por motivos alheios à relação que eles têm uns com os outros, em seguida, x parece ter um efeito forte sobre Y.

Se sazonalidade explica significativamente variação na variável dependente e também está correlacionada com a variável independente, então você excluídas variáveis ​​relevantes do seu modelo e ter introduzido viés em seus coeficientes estimados.

Adicionando variáveis ​​temporada manequim à sua regressão permite que você pegar o co-movimento sazonal de suas variáveis ​​e, portanto, apresentar argumentos mais convincentes sobre a relação causal entre as variáveis ​​independentes (xs) e variável dependente (Y).

Se você tem uma situação em que os efeitos sazonais são prováveis, então você deve estimar um modelo como

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Onde x representa a variável independente e S é sua estação dummy.

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