Page 111 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

переменные доступны из разных источников, при этом данные
отличаются по качеству, периодичности, методам сбора, глубине
истории, охвату географических регионов.

Задача исследователя – критически оценить качество источ-
ников, уровень их официальности, подверженность политиче-
ским искажениям, степень репрезентативности, надежность и
согласованность с другими наборами данных. Следующий этап
– стандартизация и очистка данных. Перед включением их в си-
стему элементов необходимо привести данные к единым фор-
матам, единицам измерения, временной частоте.
Например, если ВВП измеряется раз в квартал, а данные о

безработице доступны ежемесячно, необходимо привести их к
одной частоте. Это может подразумевать агрегирование или ди-
сагрегацию, интерполяцию отсутствующих значений, сглажи-
вание шумов. Если статистические данные содержат пропуски,
аномальные выбросы или ошибки ввода, их необходимо обнару-
жить и откорректировать.

Для этого применяются методы выявления выбросов, про-
верка на внутреннюю логическую согласованность, сопоставле-
ние с альтернативными источниками или временными рядами
смежных переменных. На этом этапе исследователь может стол-
кнуться с проблемой недостающих данных (missing data), что
вынуждает прибегать к методам импутации, либо ограничивать
анализ теми периодами или объектами, по которым данные есть
в полном объеме. Существенную роль играет проверка данных на

сезонность, тренды, структурные сдвиги. Временные ряды часто
подвержены сезонным колебаниям (например, сельхозпроиз-
водство растет в конкретные месяцы года, продажи розничной
торговли возрастает перед праздниками), и если такие эффекты
не удалить, то сравнительные оценки или прогнозы могут быть
искажены.
Аналогично, в долгосрочной перспективе многие перемен-

ные имеют восходящий или нисходящий тренд, либо испыты-
вают структурные переломы (например, кризисные годы, вве-

110