Реферат эконометрика как наука
Обновлено: 30.06.2024
Программа разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта, предъявляемыми к минимуму содержания дисциплины и в соответствии с примерной программой дисциплины, утвержденной департаментом образовательных программ и стандартов профессионального образования с учетом особенностей региона и условий организации учебного процесса Тихоокеанского государственного технического университета.
Программу составил (и)
Ученая степень, звание, кафедра
Программа рассмотрена и утверждена на заседании кафедры
Программа рассмотрена и утверждена на заседании УМК и рекомендована к изданию
(декан факультета) Подпись дата
(декан факультета) Подпись дата
(декан факультета) Подпись дата
1. Цели и задача дисциплины
Эконометрика – это совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями на основании реальных статистических данных, с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики. При помощи этих методов выявляют новые, ранее неизвестные связи, уточняют или отвергают гипотезы о существовании определенных связей между экономическими показателями, предлагаемые экономической теорией. Это - вводный курс эконометрики для студентов, специализирующихся в области экономики.
Акцент в курсе делается на содержательном смысле фактов, методов и подходов эконометрического анализа. Выводы и доказательства даются для ряда базовых формул и моделей, что позволяет студентам понять принципы построения эконометрической теории. Главный акцент делается на экономической интерпретации и приложениях рассматриваемых эконометрических моделей.
Студенты должны получить базовые знания и навыки эконометрического анализа. Они должны уметь применять их в исследовании экономических процессов, а также понимать эконометрические методы, идеи, результаты и выводы, встречаемые в большинстве экономических книг и статей. В данном курсе студенты должны освоить традиционные эконометрические методы, предназначенные в основном для работы с данными перекрестных выборок.
В то же время, студенты должны понимать содержательные различия данных перекрестных выборок и временных рядов и те специфические эконометрические проблемы, которые возникают при работе с данными этих типов. Студенты должны приобрести навыки построения и развития моделей парной и множественной линейной регрессии, познакомиться с некоторыми видами нелинейных моделей и специальными методами эконометрического анализа и оценивания, понимая область и границы их применения в экономике. Рассматриваемые методы и модели должны быть освоены на практике с использованием реальных массивов экономических данных и современного эконометрического программного обеспечения.
Конечной целью изучения дисциплины является:
- ознакомление студентов с проблемами, возникающими при практическом применении различных количественных моделей экономической теории, таких как модели спроса, производства, совокупного потребления, инвестиций;
- формирование у будущих специалистов теоретических знаний и практических навыков по применению статистических методов для исследования и обобщения эмпирических зависимостей экономических переменных, а также построения надежных прогнозов в банковском деле, финансах, различных сферах предпринимательской деятельности с целью обоснования принимаемых решений.
Основные задачи курса:
- освоение методов эконометрического анализа статистических данных;
- освоение методов построения адекватных статистическим данным моделей, имеющих соответствующую экономическую интерпретацию;
- освоение методов статистического анализа стационарных и нестационарных временных рядов;
- овладение навыками применения пакетов компьютерных программ эконометрического анализа статистических данных.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины
Студент должен знать:
- место, роль и возможности эконометрики в современной экономической науке и практике;
- особенности эконометрического метода;
- собирать и проводить статистическую обработку экономической информации с целью выявления основных характеристик числовой совокупности;
- особенности измерений в экономике;
- основные понятия и методы эконометрического моделирования;
- основные понятия, связанные с регрессионными моделями, временными рядами и системами одновременных уравнений;
- методы и особенности эконометрического прогнозирования социально-экономических процессов.
Реферат по дисциплине _Эконометрика и эффективность информационных систем на тему: этапы эконометрического исследования Оглавление Введение 3 1.Определение эконометрики 5 2.Этапы эконометрического моделирования 7 Заключение 11 Список литературы 12 Введение Такое понятие как "экономическая система" более или менее сложилось и трактуется как система общественного производства и потребления материальных благ. Под социально-экономической системой понимается сложная вероятностная.
1197 Слова | 5 Стр.
Качественные и количественные признаки в эконометрике
1564 Слова | 7 Стр.
эконометрика
2624 Слова | 11 Стр.
Эконометрика
6826 Слова | 28 Стр.
Эконометрика
2908 Слова | 12 Стр.
Эконометрика. модель временных рядов
Реферат по дисциплине: Эконометрика на тему: Модели временных рядов Оглавление Введение 1. Понятие и сущность временных рядов 2. Модели нестационарных временных рядов 3. Анализ временных рядов 4. Модели стационарных временных рядов Заключение Литература Введение В настоящее время статистические методы прогнозирования заняли видное место в экономической практике. Широкому внедрению методов анализа и прогнозирования данных способствовало появление персональных компьютеров. Распространение.
2864 Слова | 12 Стр.
Эконометрика
2190 Слова | 9 Стр.
Реферат экономика
770 Слова | 4 Стр.
реферат мультиколлинеарность
2133 Слова | 9 Стр.
Эконометрика
2314 Слова | 10 Стр.
Эконометрика
1280 Слова | 6 Стр.
Реферат
1350 Слова | 6 Стр.
эконометрика
1408 Слова | 6 Стр.
РЕФЕРАТ ПОНЯТИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ЭКОНОМИКИ
1275 Слова | 6 Стр.
реферат теория государства
1866 Слова | 8 Стр.
Реферат по ИУоГИП
2856 Слова | 12 Стр.
Реферат
3059 Слова | 13 Стр.
Реферат 4 школы менеджмента
3021 Слова | 13 Стр.
Реферат
2762 Слова | 12 Стр.
Реферат Устранение тупиковых ситуаций при парралельной обработке данных
2408 Слова | 10 Стр.
РЕФЕРАТ
2752 Слова | 12 Стр.
реферат ликвидация юридических лиц
сопровождается определенной, установленной законом процедурой. Актуальность реферата связана с тем, что в нынешних условиях нестабильной экономической ситуации в КР, когда под влиянием объективных обстоятельств ежедневно прекращают свою деятельность юридические лица различных организационно-правовых форм и вопрос правильного правового оформления ликвидации (прекращения) юридических лиц приобретает особую значимость. Цель моего реферата - анализ кыргызского законодательства о ликвидации юридических лиц и.
5095 Слова | 21 Стр.
Реферат Дискретная математика
4015 Слова | 17 Стр.
Религионзные
2060 Слова | 9 Стр.
Характеристики временных рядов: ожидаемое значение, дисперсия, автоковариационная и автокорреляционная функция временного ряда
1867 Слова | 8 Стр.
Реферат по эконометрике
. 3 1. Определение эконометрики. 3 2. Объект исследования эконометрики. 4 3. Основные принципы эконометрики. 6 4. Цели и задачи эконометрики. 8 Заключение.
1464 Слова | 6 Стр.
Информаци
2427 Слова | 10 Стр.
Правоведение
9454 Слова | 38 Стр.
Временные ряды
3085 Слова | 13 Стр.
Спортивные сооружения
1781 Слова | 8 Стр.
Контрольная
4564 Слова | 19 Стр.
Экономика
| | | | Эконометрика.-М.:2003 | Тихомиров Н | | 2 | | | | Эконометрика.-М.:2004 | Колемаев В. А. | | 2 | | | | Эконометрика. –М.:2003 | Новиков А.И. | | 2 | | | | Практикум по эконометрике- М.:2004 | | | 1 | | | | Сборник задач по эконометрике.-М.:2003 | Дорохи-на Е.Ю. | | 1 | | | | Сборник задач по эконометрике. -М.:2006 | | | 1 | | | | Сборник задач к начальному курсу эконометрики. – М.:2003 | Катышев П. К. | | 1 | | | | Эконометрика.-М.:2004 | Келен-баев.
5945 Слова | 24 Стр.
реферат
6688 Слова | 27 Стр.
Реферат_Анализ рядов динамики
Реферат Тема: Анализ рядов динамики Содержание Введение ……………………………………………………………………. 3 1. Понятие и классификация рядов динамики……………………….. 4 2. Особенности анализа рядов динамики……………………………… 9 Заключение ………………………………………………………………… 12 Список литературы …………………………………………………………. 13 Введение Процесс развития социально-экономических явлений во времени заключается главным образом в том, что происходит изменение воздействия на них многих факторов социального.
1951 Слова | 8 Стр.
Налоги
| |ЗАЧЕТ |ЭКЗАМЕН |КУРСОВАЯ |КОНТ. | | | | | | |РАБОТА |РАБ/РЕФЕРАТ | | Текущая сессия 14.11. - 03.12.2011г. | |1 |Основы теории государственных финансов и налогообложения|8 | | | .
7018 Слова | 29 Стр.
эконометрика
Введение…………………………………………………………………………. 3 1. Понятие эконометрики и причины её возникновения как науки…………. 4 2. Основные задачи эконометрики……………………………………………. 8 3. Применение эконометрики в настоящее время………………………….….10 Заключение……………………………………………………………………….14 Список литературы……………………………………………………………. 15 Введение Работа посвящена раскрытию вопроса возникновения эконометрики как науки. Эконометрика – это одна из базовых дисциплин экономического образования во всём мире. Эконометрика – это самостоятельная научная.
2184 Слова | 9 Стр.
информ ресурсы
898 Слова | 4 Стр.
эконометрика
Кафедра: Бухгалтерского учёта и статистики Дисциплина: Эконометрика Контрольная работа вариант №3 Выполнил студент группы Шифр зачетной книжки (подпись) Проверил преподаватель: (подпись) Красноярск 2014 г. СОДЕРЖАНИЕ 1. Определение эконометрики. Роль статистики в формировании эконометрического метода. Типы.
2842 Слова | 12 Стр.
Эконометрика
Эконометрика — наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей[1]. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории[2]. Теоретическая эконометрика рассматривает статистические свойства оценок и испытаний, в то время как прикладная эконометрика занимается применением.
5738 Слова | 23 Стр.
Эконометрика
. 3 1. Определение эконометрики. 3 2. Объект исследования эконометрики. 4 3. Основные принципы эконометрики. 6 4. Цели и задачи эконометрики. 8 Заключение.
1432 Слова | 6 Стр.
Эконометрика
Эконометрика — это наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимозависимым экономическим явлениям и процессам.( Эконометрика – это наука, изучающая количественные закономерности и взаимосвязи в экономике. Она зародилась и получила свое развитие на основе слияния экономической теории, математической экономики, экономической и математической статистики. В современной эконометрике широко используются информатика, статистические пакеты прикладных программ). Слово.
1197 Слова | 5 Стр.
Парная линейная регрессия и корреляция
3589 Слова | 15 Стр.
Эконометрика
1. Понятие эконометрики Эконометрика – быстроразвивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Описание экономических систем математическими методами, или эконометрика, дает заключение о реальных объектах и связях по результатам выборочного обследования или моделирования. Вместе с тем, чтобы сделать вывод.
1464 Слова | 6 Стр.
Эконометрика.
3222 Слова | 13 Стр.
Ekonometrika
2419 Слова | 10 Стр.
эконометрика
Эконометрика Типы моделей Типы данных Эконометрика Эконометрика — это раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерений взаимосвязей между экономическими переменными (1926, Рагнар Фриш). Айвазян полагает, что эконометрика объединяет совокупность методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать количественные выражения качественным зависимостям.
655 Слова | 3 Стр.
эконометрика
исследований – эконометрика. Эконометрика – это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Эта наука возникла в результате взаимодействия и объединения трех компонент: экономической теории, статистических и экономических методов. Задачей данной работы является рассмотрение эконометрики как науки в целом, то есть рассмотрение ее объекта, принципов, целей и задач в частности. 1. Определение эконометрики. Эконометрика – быстроразвивающаяся.
1383 Слова | 6 Стр.
Эконометрика
Контрольная работа №_1___ По эконометрике Ростов-на-Дону 2015 План: Введение 1.Информационные технологии в эконометрике. 2.Теория измерений в эконометрике. Заключение. Список используемой литературы. Введение. Сегодня деятельность в любой области экономики (управлении, финансово-кредитной сфере, маркетинге, учете, аудите) требует от специалиста.
4284 Слова | 18 Стр.
Эконометрика
совершенствования особых методов изучения и анализа. При этом широкое распространение получило использование моделирования и количественного анализа. На базе последних выделилось и сформировалось одно из направлений экономических исследований - эконометрика. Эконометрия – наука, изучающая количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов при помощи математических и статистических методов и моделей. Основная задача эконометрии – построение количественно определенных экономико-математических.
3164 Слова | 13 Стр.
Эконометрика
5772 Слова | 24 Стр.
Эконометрика как наука
Эконометрика как наука Эконометрика — наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Определение предмета эконометрики было дано в уставе Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории.[1] Теоретическая эконометрика рассматривает статистические свойства оценок и испытаний, в то время как прикладная.
700 Слова | 3 Стр.
Эконометрика
Вопросы к экзамену по эконометрике 1. Двумерный случайный вектор. Функция распределения двумерной случайной величины. Свойства двумерной случайной величины. 2. Дискретный случайный вектор. Таблица распределения вероятностей. Функция распределения непрерывной двумерной случайной величины. Независимые случайные величины. 3. Числовые характеристики случайных векторов. Моменты первого порядка. Независимые случайные величины. 4. Смешанные центральные моменты второго порядка. Ковариация и корреляция.
796 Слова | 4 Стр.
Эконометрика
1066 Слова | 5 Стр.
эконометрика
зависимой переменной. Решение задач опирается на соответствующие приемы, алгоритмы, показатели, применение которых дает основание говорить о статистическом изучении взаимосвязей. При этом инструментарием их базового анализа являются методы статистики и эконометрики. 1 Типы данных и переменных, корреляционный анализ Для решения задач экономического анализа и прогнозирования очень часто используются статистические, отчетные или наблюдаемые данные. При этом полагают, эти данные являются значениями случайной.
1631 Слова | 7 Стр.
Кореляционно-регрессионный анализ
2818 Слова | 12 Стр.
Мультиколиниарнасть
Федеральное агентство по образованию и науке РФ Костромской государственный технологический университет. Кафедра высшей математики Реферат по эконометрике на тему: Мультиколлинеарность Выполнила студент 1 курса заочного факультета сп-ть «Бухгалтерский учёт, .
2153 Слова | 9 Стр.
Эконометрика
Введение Эконометрика — это раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерений взаимосвязей между экономическими переменными (С. Фишер и ф.). Основная задача эконометрики — наполнить эмпирическим содержанием априорные экономические рассуждения (Л, Клейн). Цель эконометрики — эмпирический вывод экономических законов (Э. Маленво) Р. Фриш указывает на то, что эконометрика есть единство трех составляющих — статистики, экономической теории и математики.
4174 Слова | 17 Стр.
Эконометрика
4650 Слова | 19 Стр.
Zfgsaf
694 Слова | 3 Стр.
2. Межотраслевой баланс и структура цен в экономике
контроль студентов производится в дискретные временные интервалы преподавателем, ведущими семинарские занятия по дисциплине в следующих формах: тестирование; выступления в ходе семинарских занятий; выполнение практических заданий; выполнение и защита реферата; отдельно оцениваются личностные качества студента (аккуратность, исполнительность, инициативность) – работа у доски, своевременная сдача тестов. 7. Система оценки качества сформированных компетенций по итогам освоения дисциплины 7.1. Темы.
Эта же задача возникает и при реализации аналитических методов выделения неслучайной составляющей. При решении этой задачи широко используется так называемый метод последовательных разностей членов анализируемого временного ряда, который основан на следующем математическом факте: если анализируемый временной ряд xt содержит в качестве своей неслучайной составляющей алгебраический полином f (t… Читать ещё >
Эконометрика как наука: содержание, цели, задачи, направления развития ( реферат , курсовая , диплом , контрольная )
Содержание
- Эконометрика как наука
- , цели, задачи, направления развития
- Введение
- Глава 1. Обзор процедур, используемых для различения TS и DS рядов П1.1. Критерий Дики-Фуллера П1.2. Расширенный критерий Дики-Фуллера. Выбор количества запаздывающих разностей
Глава 2. Проблема анализа временных рядов П2.1. Стационарные временные ряды и их основные характеристики П2.2. Неслучайная составляющая временного ряда и методы его сглаживания П2.3. Модели стационарных временных рядов и их идентификация. Модели авторегрессии порядка p (AR (p)-модели)
Эта же задача возникает и при реализации аналитических методов выделения неслучайной составляющей. При решении этой задачи широко используется так называемый метод последовательных разностей членов анализируемого временного ряда, который основан на следующем математическом факте: если анализируемый временной ряд xt содержит в качестве своей неслучайной составляющей алгебраический полином f (t) = (0 + (1t + (ptp порядка p, то переход к последовательным разностям порядка p + 1, исключает неслучайную составляющую, оставляя элементы, выражающиеся только через остаточную случайную компоненту (t.
Обсудим способ подбора порядка p полинома, представляющего собой неслучайную составляющую f (t) в разложении анализируемого временного ряда xt. Заметим, прежде всего, что если мы знаем, что среднее значение наблюдаемой случайной величины (равно нулю (E (= 0), то выборочным аналогом ее дисперсии является величина, где (I, i = 1, 2,…, T (наблюденные значения этой случайной величины. Если же E ((0, то выборочным аналогом дисперсии будет статистика, так что величина будет давать в этом случае существенно завышенные оценки для D (. Возвращаясь к последовательному переходу к разностям (kxt, k = 1, 2,…, p + 1, отметим, что при всех k т. е. p = k0 (1.
Этот метод привлекателен своей простотой, но его практическое применение требует определенной осторожности. Последовательные значения не являются независимыми, и часто обнаруживается тенденция их медленного убывания (а иногда возрастания) без видимой сходимости к постоянному значению. Кроме того, процесс перехода к разностям имеет тенденцию уменьшать относительное значение любого систематического движения, кроме сезонных эффектов с периодом, близким к временному интервалу, так что сходимость отношения не доказывает, что ряд первоначально состоял из полинома плюс случайный остаток, а только то, что он может быть приближенно представлен таким образом. Однако для нас этот метод ценен лишь тем, что он дает верхний предел порядка полинома p, который целесообразно использовать для элиминирования неслучайной составляющей.
3. Модели стационарных временных рядов и их идентификация. Модели авторегрессии порядка p (AR (p)-модели) В П2.2 рассматривался класс стационарных временных рядов, в рамках которого подбирается модель, пригодная для описания поведения случайных остатков исследуемого временного ряда (1.
1.1). Здесь рассматривается набор линейных параметрических моделей из этого класса и методы их идентификации. Таким образом, речь здесь идет не о моделировании временных рядов, а о моделировании их случайных остатков (t, получающихся после элиминирования из исходного временного ряда xt его неслучайной составляющей (П2.8). Следовательно, в отличие от прогноза, основанного на регрессионной модели, игнорирующего значения случайных остатков, в прогнозе временных рядов существенно используется взаимозависимость и прогноз самих случайных остатков.
Описание и анализ, рассматриваемых ниже моделей, формулируется в терминах общего линейного процесса, представимого в виде взвешенной суммы настоящего и прошлых значений белого шума, а именно:
Таким образом, белый шум представляет собой серию импульсов, в широком классе реальных ситуаций генерирующих случайные остатки исследуемого временного ряда.
Временной ряд (t можно представить в эквивалентном (П2.13) виде, при котором он получается в виде классической линейной модели множественной регрессии, в которой в качестве объясняющих переменных выступают его собственные значения во все прошлые моменты времени:
При этом весовые коэффициенты (1, (2,… связаны определенными условиями, обеспечивающими стационарность ряда (t. Переход от (П2.14) к (П2.13) осуществляется с помощью последовательной подстановки в правую часть (П2.14) вместо (t (1, (t (2,… их выражений, вычисленных в соответствии с (П2.14) для моментов времени t (1, t (2 и т. д.
Рассмотрим также процесс смешанного типа, в котором присутствуют как авторегрессионные члены самого процесса, так и скользящее суммирование элементов белого шума:
Будем подразумевать, что p и q могут принимать и бесконечные значения, а также то, что в частных случаях некоторые (или даже все) коэффициенты (или (равны нулю.
Рассмотрим сначала простейшие частные случаи.
Модель авторегрессии 1-го порядка (AR (1) (марковский процесс). Эта модель представляет собой простейший вариант авторегрессионного процесса типа (П2.14), когда все коэффициенты кроме первого равны нулю. Соответственно, она может быть определена выражением
где ((некоторый числовой коэффициент, не превосходящий по абсолютной величине единицу (-(- т. е. статистическое оценивание ее параметров (и по имеющейся реализации временного ряда xt (а не его остатков, которые являются ненаблюдаемыми), основана на соотношениях (П2.16)((П2.19) и может быть осуществлена с помощью метода моментов. Для этого следует предварительно решить задачу выделения неслучайной составляющей, что позволит оперировать в дальнейшем остатками
Затем подсчитывается выборочная дисперсия остатков по формуле
Оценку параметра (получаем с помощью формулы (П2.18), подставляя в нее вместо коэффициента корреляции его выборочное значение, т. е. .
Наконец, оценка параметра основана на соотношении (П2.19), в котором величины D (t и (заменяются оценками, соответственно, и :
Модели авторегрессии 2-го порядка — AR (2) (процессы Юла). Эта модель, как и AR (1), представляет собой частный случай авторегрессионного процесса, когда все коэффициенты (j в правой части (П2.14) кроме первых двух, равны нулю. Соответственно, она может быть определена выражением
(t = (1(t (1 + (2(t (2 + (t, (П2.22)
где последовательность (1, (2,… образует белый шум.
Условия стационарности ряда (П2.22) (необходимые и достаточные) определяются как:
В рамках общей теории моделей те же самые условия стационарности получаются из требования, чтобы все корни соответствующего характеристического уравнения лежали бы вне единичного круга. Характеристическое уравнение для модели авторегрессии 2-го порядка имеет вид:
Автокорреляционная функция процесса Юла подсчитывается следующим образом. Два первых значения r (1) и r (2) определены соотношениями
а значения для r ((), (= 3, 4,… вычисляются с помощью рекуррентного соотношения r (() = (1r (((1) + (2r (((2).
Частная автокорреляционная функция временного ряда, сгенерированного моделью авторегрессии 2-го порядка, обладает следующим отличительным свойством: rчаст (() = 0 при всех (= 3, 4,…
Спектральная плотность процесса Юла может быть вычислена с помощью формулы:
По значениям вычисляются оценки и, соответственно, дисперсии D (t и автокорреляций r (1) и r (2). Это делается с помощью соотношений (П2.2) и (П2.3):
После этого можно получить оценки и из соотношений
Наконец, оценку параметра получаем с помощью
Модели авторегрессии p-го порядка — AR (p) (p (3). Эти модели, образуя подмножество в классе общих линейных моделей, сами составляют достаточно широкий класс моделей. Если в общей линейной модели (П2.14) полагать все параметры (j, кроме первых p коэффициентов, равными нулю, то мы приходим к определению AR (p)-модели:
где последовательность случайных величин (1, (2,… образует белый шум.
Условия стационарности процесса, генерируемого моделью (П2.23), также формулируются в терминах корней его характеристического уравнения
1 ((1z ((2z2 (…((pzp = 0.
Для стационарности процесса необходимо и достаточно, чтобы все корни характеристического уравнения лежали бы вне единичного круга, т. е. превосходили бы по модулю единицу.
Автокорреляционная функция процесса (П2.23) может быть вычислена с помощью рекуррентного соотношения по первым p ее значениям r (1),…, r (p). Это соотношение имеет вид:
r (() = (1r (((1) + (2r (((2) +…+ (pr (((p), (= p + 1, p + 2,… (П2.24)
Частная автокорреляционная функция процесса (П2.23) будет иметь ненулевые значения лишь при ((p; все значения rчаст (p) при (> p будут нулевыми. Это свойство частной автокорреляционной функции AR (p)-процесса используется, в частности, при подборе порядка в модели авторегрессии для конкретных анализируемых временных рядов. Если, например, все частные коэффициенты автокорреляции, начиная с порядка k, статистически незначимо отличаются от нуля, то порядок модели авторегрессии естественно определить равным p = k (1.
Спектральная плотность процесса авторегрессии p-го порядка определяется с помощью формулы:
Идентификация модели авторегрессии p-го порядка основана на соотношениях, связывающих между собой неизвестные параметры модели и автокорреляции исследуемого временного ряда. Для вывода этих соотношений последовательно подставляются в (П2.24) значения (= 1, 2,…, p. Получается система линейных уравнений относительно (1, (2,…, (p:
называемая уравнениями Юла-Уокера [Yule (1927)], [Walker (1931)]. Оценки для параметров (k получим, заменив теоретические значения автокорреляций r (k) их оценками и решив полученную таким образом систему уравнений. Оценка параметра получается из соотношения заменой всех участвующих в правой части величин их оценками.
Заключение
Разнообразные содержательные задачи экономического анализа требуют использования статистических данных, характеризующих исследуемые экономические процессы и развернутых во времени в форме временных рядов. При этом одни и те же временные ряды используются для решения разных содержательных проблем.
Литература
Айвазян С. А. , Мхитарян В. С. (1998) Прикладная статистика и основы эконометрии. — М.: ЮНИТИ, 1998.
Бокс Дж., Дженкинс Г. (1974) Анализ временных рядов. Прогноз и управление. (М.: Мир, 1974. (Вып. 1, 2.
Большев Л.Н., Смирнов Н. В. (1965) Таблицы математической статистики. (М.: Наука, 1965.
Дженкинс Г., Ватс Д. (1971, 1972) Спектральный анализ и его применения. (М.: Мир, 1971, 1972. (Вып. 1,2.
Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.
Цены ниже, чем в агентствах и у конкурентов
Вы работаете с экспертами напрямую. Поэтому стоимость работ приятно вас удивит
Бесплатные доработки и консультации
Исполнитель внесет нужные правки в работу по вашему требованию без доплат. Корректировки в максимально короткие сроки
Если работа вас не устроит – мы вернем 100% суммы заказа
Техподдержка 7 дней в неделю
Наши менеджеры всегда на связи и оперативно решат любую проблему
Строгий отбор экспертов
Требуются доработки?
Они включены в стоимость работы ![]()
Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован
Заказывала реферат по финансовому мониторингу, Елена выполнила его идеально, все четко и по теме, да еще не дорого))) спасибо
Спасибо большое..очень выручили, за короткий период сделали быстро и качественно! До этого заказывала- папа на мошенником, теперь только здесь!! Всем советую
Последние размещённые задания
Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн
Решение задач, уголовное право
Срок сдачи к 2 мар.
Анализ статьи солдатовой г. в. новая специализация психолог-консультант по работе с вынуждеными мигрантами
Статья, Проблемы Адаптации Детей-мигрантов
Срок сдачи к 28 февр.
практическая работа графическим методом
Тест дистанционно, математическое программирование
Срок сдачи к 28 февр.
Ответы на билеты, русский язык и культура речи
Срок сдачи к 4 мар.
Исследование видов памяти дошкольников
Срок сдачи к 26 мар.
Сделать два чертежа в компасе , трактора т-180 по примеру на формате А3. 1 лист начертить все по примеру, 2 лист вид бульдозера спереди ,сверху, слева .
Чертеж, Устройство, оборудование и обслуживание землеройных машин, детали машин, машиностроение, инженерная
Срок сдачи к 3 апр.
Решить одну задачу
Решение задач, Информационный менеджмент
Срок сдачи к 6 мар.
Тема "Особенности гарантий прокурорских работников при прохождении.
Статья, Административный и судебный порядок защиты прав граждан органами прокуратуры, гражданское право
Срок сдачи к 28 февр.
Сделать небольшую презентацию и к ней небольшой доклад
Срок сдачи к 28 февр.
шаблон презентации, материалы, текст
Презентация, Сухое строительство и штукатурные работы, строительство
Срок сдачи к 27 февр.
Сделать расчет по примеру
Решение задач, Грузоподъемные машины и механизмы (ГПМ), детали машин, машиностроение
Срок сдачи к 5 мар.
Решить 1 задачу
Решение задач, техническая механика
Срок сдачи к 28 февр.
Срок сдачи к 28 февр.
Решение задач, трудовое право
Срок сдачи к 26 февр.
Написать тезисы по теме
Доклад, физическая культура
Срок сдачи к 3 мар.
тесты по испанскому
Онлайн-помощь, Испанский язык
Срок сдачи к 27 февр.
Здравствуйте. Сколько будет стоить доработка курсовой
Курсовая, таможенное дело
Срок сдачи к 4 мар.
1. Иванов И. И., находясь в ежегодном оплачиваемом отпуске
Решение задач, коммерческое право
Срок сдачи к 2 мар.
Размещенные на сайт контрольные, курсовые и иные категории работ (далее — Работы) и их содержимое предназначены исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права в отношении Работ и их содержимого принадлежат их законным правообладателям. Любое их использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие в связи с использованием Работ и их содержимого.
Читайте также: