Cómo estimar los efectos de estacionalidad
Efectos de estacionalidad se pueden correlacionar con las dos variables dependientes e independientes. A fin de evitar confundir los efectos de estacionalidad con los de las variables independientes, es necesario controlar de forma explícita para la temporada en la que se observa la medición.
Si se incluyen variables ficticias para las estaciones, junto con las otras variables independientes relevantes, se puede obtener de forma simultánea mejores estimaciones tanto la estacionalidad y los efectos de las demás variables independientes.
Considere el modelo
para una situación en la que usted cree que X causa directa Y. Si, sin embargo, tanto X y Y se ven afectados por las tendencias de temporada por razones ajenas a la relación que tienen entre sí, a continuación, X parece tener un fuerte efecto en Y.
Si estacionalidad explica de manera significativa variación en la variable dependiente y también se correlaciona con la variable independiente, entonces usted ha excluido variables relevantes de su modelo y ha introducido un sesgo en sus coeficientes estimados.
Añadiendo variables de temporada ficticias a su regresión le permite recoger el co-movimiento estacional de las variables y por lo tanto hacer argumentos más convincentes acerca de la relación de causalidad entre las variables independientes (Xs) y variable dependiente (Y).
Si usted tiene una situación en la que es probable que los efectos estacionales, entonces usted debe estimar un modelo como
dónde X representa la variable independiente y S es su variable ficticia temporada.
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