Często przy analizowaniu stanu gospodarki i tworzeniu jej modeli ekonometrycznych napotyka się na problem różnej częstotliwości dostępnych danych. Nie istnieje niestety jednoznaczna i dobra odpowiedź na pytanie, którą częstotliwość wykorzystać w badaniu, gdy dysponuje się zbiorem danych, wśród których znajdują się szeregi miesięczne i kwartalne. Agregacja szeregów miesięcznych do kwartalnych powoduje utratę części informacji, natomiast praca tylko z szeregami miesięcznymi wyklucza informacje kwartalne. Innym napotykanym problemem jest fakt, że szereg zmiennych w różnych częściach próby charakteryzuje się różną częstością obserwacji. Rozwiązaniem obydwu problemów może być zastosowanie metod dezagregacji do szeregów, lub ich części, o niższej częstości. Artykuł przedstawia zastosowanie miesięczno-kwartalnych wersji popularnych metod do rozszacowania szeregów ekonomicznych. (fragment tekstu)
EN
Many economists are interested in the current situation of households. Such data are published every month since January 2004 but previous data were published every quarter. If we aggregate monthly to quarterly values, we lose monthly information. The desagregation of quarterly to monthly data solves the question. The article presents using filtration theory to desagregate economic series of a low frequency as well as monthly-quarterly versions of popular frequency change methods. The presented methods use information included in desagregated series only. The estimation criteria take into consideration the fact that only a part of the sample needs desagregation. (original abstract)