Efeito Lagged
O efeito lagged é uma medida usada para explicar a correlação entre duas variáveis em dados de séries temporais. Esta medida de correlação é usada em estatística, economia e finanças, entre outras disciplinas.
A relação entre duas variáveis é geralmente medida usando correlação linear. O efeito lagged é usado para medir a correlação entre duas variáveis em um determinado período de tempo. A correlação é medida entre duas variáveis separadas, mas que são influenciadas pelos mesmos fatores externos.
Por exemplo, a correlação lagged é usada para medir a influência de uma variável em outra. Se houver uma correlação positiva entre duas variáveis, isso significa que quando a primeira variável aumenta, a segunda variável também aumenta. Por outro lado, se houver uma correlação negativa, a segunda variável diminuirá quando a primeira variável aumentar.
No efeito lagged, a correlação é medida entre duas variáveis em um determinado período anterior. Por exemplo, se estivermos olhando para a relação entre a taxa de desemprego e as vendas de bens de consumo, podemos usar o efeito lagged para medir a correlação entre as duas variáveis em um determinado período anterior. Se a taxa de desemprego tiver aumentado nos últimos meses, isso pode afetar as vendas de bens de consumo nos próximos meses.
Aqui estão alguns exemplos de como o efeito lagged pode ser usado em diferentes disciplinas:
- Economia: para medir a influência da taxa de desemprego na economia
- Finanças: para medir a influência das taxas de juros na economia
- Saúde: para medir a influência do estresse no bem-estar
- Marketing: para medir a influência das campanhas de marketing na demanda dos produtos
O efeito lagged é uma ferramenta útil para avaliar a correlação entre duas variáveis em um determinado período de tempo. Esta medida de correlação é usada em muitas disciplinas para entender melhor a influência de uma variável sobre outra.
Referências: