He visto muchos ejemplos de transformación de variables relacionadas con el tiempo (por ejemplo, la edad, el año, los días, etc.), pero no entiendo el razonamiento para hacerlo. No creo que sea para estabilizar la varianza (porque es una covariable). Supongo que es por algo relacionado con la linealidad. Esto es aún más confuso cuando la covariable transformada está en un modelo mixto.
¿Por qué las variables temporales suelen transformarse en logaritmos?
Un hábito común entre los economistas es tomar troncos. A menudo, esto se hace de forma rutinaria o automática sin pensarlo mucho. Es cierto que la toma de registros puede utilizarse para, por ejemplo, inducir una varianza estable (véase Luetkepohl y Xu, 2009 ) o para tratar los datos periféricos, sin embargo, esa no es necesariamente la razón principal para tomar los registros.
La razón por la que muchos economistas han desarrollado este hábito es simplemente para interpretabilidad . Trabajar en logaritmos hace que (algunos) modelos sean más fáciles de interpretar porque una variable transformada en logaritmos puede interpretarse en términos de porcentajes o cambio de porcentaje .
La UCLA tiene una página web con un ejemplo de este tipo y hay un buen conjunto de notas sobre logaritmos en economía por Ron Mitchener.
Referencia :
Helmut Luetkepohl y Fang Xu, 2009. "The Role of the Log Transformation in Forecasting Economic Variables", CESifo Working Paper Series 2591, CESifo Group Munich.
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