Rovnováha v chaosu

Ve světě dat mají statistici a datoví vědci úlohu detektivů odhalujících skryté souvislosti. Ekonometři, jejich zvláštní poddruh, disponují sofistikovanými nástroji pro analyzování zdánlivě chaotických časových řad. Při výzkumu mozku můžeme narazit na potřebu analyzovat data analogická těm ze světa ekonomie a financí. V textu blíže prozkoumáme, jak ekonometrické analytické nástroje mohou posunout výzkum interakcí různých oblastí mozku.

Jste-li burzovním obchodníkem, jistě by se vám zamlouvalo vlastnit křišťálovou kouli a moci nahlížet do budoucnosti. Pak byste hravě určili správný okamžik, kdy prodat nebo nakoupit akcie. Křišťálová koule je sice nedosažitelný sen, ale myšlenky odhadování budoucnosti se nemusíme zcela vzdávat, jen se musíme uchýlit k přízemnějším prostředkům. Automaticky se nabízí analýza dostupných dat.

Obchodník na burze tuší, že cena daného akciového titulu může souviset s cenami dalších cenných papírů, s indikátory stavu ekonomiky a s jinými ukazateli. Pokud by znal tyto vztahy, stačilo by mu sledovat dostupné ukazatele, z nichž by rozpoznal varovné signály. Tento přístup zaměřující se na sledování trendů a korelací je ve finančním světě oblíbený a nazývá se technická analýza.

Tři časové řady x₁, x₂ a x₃ se stochastickými trendy. Zkombinováním x₁ – 2x₂ + x₃ trendy vymizejí, mezi řadami tedy existuje kointegrační vztah x₁ ≈ 2x₂ – x₃.

Těžký život ekonometra

Uplatnění této jednoduché myšlenky v praxi je poněkud složitější. Pokud mají dvě veličiny tendenci pohybovat se ve stejný čas přibližně podobným způsobem, ještě spolu nemusejí souviset. Například existuje téměř 100% korelace mezi ročními výdaji USA na vesmírný výzkum a počtem Američanů, kteří spáchali sebevraždu oběšením.1 Málokdo by ale věřil, že spolu tyto dvě věci skutečně souvisejí. Možná si řeknete, že tak nesmyslný případ mohl najít jen někdo, kdo si mohl dovolit ztratit takovou hloupostí hodně času. Jenže pro podobné nesmysly ve skutečnosti nemusíme chodit daleko, pokud víme, v jakých typech dat hledat. Jedna kategorie dat je obzvlášť „riziková“, ale k tomu si nejdřív objasníme pár termínů.