Beschreibende Zeitreihenanalyse: Komponentenzerlegung mit Hilfe gleitender Mittelwerte

Abstract

Zeitreihen entstehen, wenn eine Merkmalsdimension (Variable) bei einer identischen Untersuchungseinheit (Personen, Gruppen, Organisationen, Regionen, Nationen) in gleichbleibenden Abständen wiederholt gemessen werden. Sozialwissenschaftliche Zeitreihen weisen in vielen Fällen einen Trendverlauf und/oder saisonale Schwankungen auf; z.B. Arbeitslosenzahlen, deren Anstieg oder Rückgang als lediglich 'saisonbedingt' oder als Zeichen einer verbesserten oder verschlechterten Wirtschaftslage gedeutet werden. Der vorliegende Beitrag diskutiert das Verfahren der 'gleitenden Mittelwerte' und expliziert es an einem Regressionsmodell. Die gesamte Methode wird durch eine Anwendung auf die Arbeitslosenzahlen der BRD von 1972 bis 1982 demonstriert. (pmb)

'In the 'classical' approach, time series data are treated as a composite consisting of - in the simplest case - a trend, a seasonal, and an irregular component. These components may be combined additively or multiplicatively. 'Moving averages' is a technique for extracting these parts out of the observed series. It can be explicated in terms of a regression model. The method is demonstrated in an application to the German unemployment rate from 1970 to 1982. Several other techniques helpful in time series analysis, like Box-Cox transformations and 'differencing', are also discussed in this paper.' (author's abstract)