เหตุใดจึงต้องใช้ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตสำหรับ GDP เมื่อคำนวณอัตราส่วนเครดิตต่อจีดีพี

ฉันมีคำถามเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างหุ้นและตัวแปรการไหล

ฉันรู้ว่าตัวแปรหุ้นเป็นวัดที่จุดที่ระบุในเวลาและการไหลของตัวแปรนี้เป็นวัดในช่วงเวลาเช่นจากT - 1ไปที$t$$t-1$$t$

เมื่อนักเศรษฐศาสตร์คำนวณอัตราส่วนระหว่างหุ้นและตัวแปรการไหลในบางกรณีพวกเขาใช้ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตสำหรับตัวแปรการไหลและตัวแปรหุ้นที่ไม่เปลี่ยนแปลง ลองมาตัวอย่าง: อัตราส่วนที่นิยมมากในปัจจุบันคือ "credit-to-gdp" เกือบทุกการศึกษาคำนวณอัตราส่วนเครดิตต่อ gdp สำหรับปีโดยใช้ตัวแปรหุ้นของเครดิตที่tและค่าเฉลี่ยเรขาคณิตของ gdp จากt - 1และt (เช่นMendoza & Terrones, 2008หรือDell'Ariccia et al , 2012 ) แต่ทำไมพวกเขาถึงทำเช่นนี้ ฉันรู้ความแตกต่างระหว่างแนวคิดทั้งสอง แต่คำถามสำหรับฉันยังคงเป็น "อะไรนะ"$t$$t$$t-1$$t$

ลองพิจารณาตัวอย่างเคาน์เตอร์: รายได้ต่อคน รายได้เป็นตัวแปรการไหลอย่างชัดเจนในขณะที่จำนวนคนในระบบเศรษฐกิจเป็นตัวแปรสต็อก แต่เท่าที่ฉันรู้ว่าไม่มีใครแม้แต่จะพิจารณาใช้ค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตหรืออะไรเช่นนี้

มันเป็นเพียงนิสัยปัญหาที่ปฏิบัติได้ (ถ้าเรามีข้อมูลที่เราทำถ้าไม่ใช่เราไม่ได้) หรือมีเหตุผลเชิงตรรกะ (ทางคณิตศาสตร์) ที่อยู่เบื้องหลังแนวทางนี้หรือไม่? จนถึงตอนนี้ฉันไม่สามารถหาคำตอบที่น่าเชื่อถือได้และฉันก็รู้สึกว่านี่เป็นเพียงวิธีการในการทำให้ข้อมูลราบรื่นขึ้นเล็กน้อย