Временные ряды эконометрика реферат

Обновлено: 03.07.2024

При анализе многих экономических показателей (особенно в макроэкономике) часто используются ежегодные, ежеквартальные, ежемесячные, ежедневные данные. Для рационального анализа необходимо систематизировать моменты получения соответствующих статистических данных. Как показывает опыт, все три перечисленных дисциплины, — статистика, экономическая теория и математика, — необходимы, но ни одной… Читать ещё >

Временные ряды. тренды и атворегрессии. Автокорреляция ( реферат , курсовая , диплом , контрольная )

Содержание

  • Введение
  • 1. Временные ряды
    • 1. 1. Оценка моделей с лагами в независимых переменных
    • 1. 2. Авторегрессионные модели
    • 1. 3. Прогнозирование с помощью временных рядов
    • 3. 1. Суть и причины автокорреляции
    • 3. 2. Обнаружение автокорреляции
    • 3. 3. Методы устранения автокорреляции

    Эконометрика это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершаются математические модели реальных экономических явлений.

    Одним из важнейших направлений эконометрики является построение прогнозов по различным экономическим показателям.

    Основной задачей эконометрики будем считать использование статистических и математических методов с целью найти эмпирическое представление результатов экономической теории, а затем их подтвердить или опровергнуть.

    В эконометрике построенная модель тем лучше, чем лучше она описывает имеющиеся эмпирические данные. В математической экономике соответствие модели эмпирическим данным не всегда свидетельствует о ее качестве, и наоборот, не всегда требуется добиваться этого соответствия.

    Применение статистических методов для анализа экономических данных имеет многовековую историю. Отмечено, что первое эмпирическое исследование спроса (Charles Davenant, 1699) было опубликовано более трех столетий назад, а первое современное исследование (Rodulfo Enini, 1907) в начале 20 в. Мощным толчком в развитии эконометрики стало основание в 1930 г. Эконометрического общества и выход в январе 1933 г. первого номера журнала Econometrica. Основной целью деятельности Общества, как было определено в первом номере журнала, должно было стать изучение возможностей объединения теоретико-количественых и эмпирико-количественных подходов к решению экономических задач, а также распространения конструктивных и точных методов анализа, аналогичных тем, которые в настоящее время доминируют в естественных науках.

    Эконометрика — это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершаются математические модели реальных экономических явлений.

    Одним из важнейших направлений эконометрики является построение прогнозов по различным экономическим показателям.

    Основной задачей эконометрики будем считать использование статистических и математических методов с целью найти эмпирическое представление результатов экономической теории, а затем их подтвердить или опровергнуть.

    В эконометрике построенная модель тем лучше, чем лучше она описывает имеющиеся эмпирические данные. В математической экономике соответствие модели эмпирическим данным не всегда свидетельствует о ее качестве, и наоборот, не всегда требуется добиваться этого соответствия.

    Применение статистических методов для анализа экономических данных имеет многовековую историю. Отмечено, что первое эмпирическое исследование спроса (Charles Davenant, 1699) было опубликовано более трех столетий назад, а первое современное исследование (Rodulfo Enini, 1907) — в начале 20 в. Мощным толчком в развитии эконометрики стало основание в 1930 г. Эконометрического общества и выход в январе 1933 г. первого номера журнала Econometrica. Основной целью деятельности Общества, как было определено в первом номере журнала, должно было стать «…изучение возможностей объединения теоретико-количественных и эмпирико-количественных подходов к решению экономических задач, а также распространения конструктивных и точных методов анализа, аналогичных тем, которые в настоящее время доминируют в естественных науках.

    Однако существует несколько видов количественного анализа в экономике, ни один из которых по отдельности не должен ассоциироваться с эконометрикой. Так, эконометрика — это не экономическая статистика.

    Как показывает опыт, все три перечисленных дисциплины, — статистика, экономическая теория и математика, — необходимы, но ни одной из них, взятой по отдельности, не достаточно для реального понимания количественных взаимосвязей в современной экономической жизни (27, "https://referat.bookap.info").

    Именно объединение всех этих трех дисциплин дает нему ключ.

    Именно объединение их и составляет предмет эконометрики."

    1. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ.

    При анализе многих экономических показателей (особенно в макроэкономике) часто используются ежегодные, ежеквартальные, ежемесячные, ежедневные данные. Для рационального анализа необходимо систематизировать моменты получения соответствующих статистических данных.

    В этом случае следует упорядочить данные по времени их получения и построить так называемые временные ряды.

    Пусть исследуется показатель Его значение в текущий момент (период) времени обозначают; значения в последующие моменты обозначаются; значения в предыдущие моменты времени обозначаются .

    Нетрудно понять, что при изучении зависимостей между такими показателями либо при анализе их развития во времени в качестве объясняющих переменных используются не только текущие значения переменных, но и некоторые предыдущие по времени значения, а также само время Модели такого типа называются динамическими.

    В свою очередь переменные, влияние которых характеризуется определенным запаздыванием, называются лаговыми переменными.

    Обычно динамические модели подразделяются на два класса:

    1) модели с лагами (модели с распределенными лагами) — содержат в качестве лаговых переменных лишь независимые (объясняющие) переменные. Примером является модель:

    2) авторегрессионные модели — модели, уравнения которых в качестве лаговых объясняющих переменных включают значения зависимых переменных.

    Во многих случаях воздействие одних экономических факторов на другие осуществляется не мгновенно, а с некоторым временным запаздыванием — лагом. Причин наличия лагов в экономике достаточно много, среди них можно выделить следующие:

    Реферат - временные ряды

    Введение.
    История возникновения эконометрики как науки.
    Временные ряды.
    Процесс белого шума.
    Процесс авторегрессии.
    Процесс скользящего среднего.
    Нестационарные временные ряды.
    Тренд и его анализ.
    Автокорреляция уровней временного ряда.
    Сглаживание временных рядов.
    Заключение.
    Литература.

    Дежурко Л.Ф. Эконометрика

    • формат doc
    • размер 176.48 КБ
    • добавлен 27 октября 2010 г.

    Мн.: БГЭУ, 2009 г. , 41 стр. Учебно-методическое пособие. Содержание: Основные понятия эконометрики. Парная линейная регрессия. Нелинейная регрессия. Множественная регрессия. Временные ряды. Эконометрический анализ при нарушении предпосылок. метода наименьших квадратов.

    Задачи по эконометрике

    • формат xlsx, docx
    • размер 453.69 КБ
    • добавлен 19 октября 2009 г.

    Линейная регрессия, графики, коэффициент корреляции, МНК, статистика Стьюдента, критерий Фишера. Нелинейная регрессия. Временные ряды. Метод скользящего среднего.

    Контрольная работа по эконометрике

    • формат doc
    • размер 451 КБ
    • добавлен 19 июня 2010 г.

    3 задачи: Уравнение регрессии; построение линейной, степенной, показательной, гиперболической моделей; косвенный метод наименьших квадратов; временные ряды

    Корзова Л.Н. Эконометрика

    • формат pdf
    • размер 324.9 КБ
    • добавлен 28 июня 2010 г.

    Лабораторная работа - Построение модели регрессии

    • формат doc
    • размер 63.32 КБ
    • добавлен 25 октября 2010 г.

    Ннгу им Лобачевского, преподаватель Отделкина Отбор факторов для построения модели. Линейная модель, Проверка предпосылок мнк, Множественная модель, Временные ряды

    Лекции по эконометрике

    • формат doc
    • размер 1.55 МБ
    • добавлен 16 мая 2009 г.

    Содержит лекции по разделам: парная и множественная регрессия, системы эконометрических уравнений, временные ряды. Без примеров. Приведен краткий справочник по формулам. Парная регрессия и корреляция. Линейная модель парной регрессии и корреляции. Нелинейные модели парной регрессии и корреляции. Множественная регрессия и корреляция. Спецификация модели. Отбор факторов при построении. уравнения множественной регрессии. Метод наименьших квадратов.

    Тесты - Эконометрика

    • формат doc
    • размер 964.5 КБ
    • добавлен 05 января 2011 г.

    Тесты на основные темы по эконометрике. временные ряды, множественная регрессия, парная регрессия и корреляция, система эконометрических уравнений. 15 стр. формат: doc

    Чиркова О.И. Эконометрика

    • формат pdf
    • размер 1.65 МБ
    • добавлен 05 июня 2009 г.

    Учебно-методическое пособие. Парная регрессия и корреляция, Множественная регрессия и корреляция, Системы эконометрических уравнений, Временные ряды, Случайные переменные, Математико-статистические таблицы. PDF

    Шалабанов А.К, Роганов Д.А

    • формат doc
    • размер 6.16 МБ
    • добавлен 03 октября 2009 г.

    Шалабанов А.К., Роганов Д.А. Эконометрика

    • формат doc
    • размер 6.19 МБ
    • добавлен 25 марта 2009 г.

    Курс лекций по основным разделам эконометрики: парная и множественная регрессия, системы эконометрических уравнений и временные ряды. По всем разделам представлены тесты и типовые задачи.

    В настоящее время статистические методы прогнозирования заняли видное место в экономической практике. Широкомувнедрению методов анализа и прогнозирования данных способствовало появление персональных компьютеров. Распространение статистических программных пакетов позволило сделать доступными и наглядными многие методы обработки данных.
    Все шире используются статистические методы прогнозирования в деятельности плановых, аналитических, маркетинговых отделов производственных предприятий и объединений, торговых,страховых компаний, банков, правительственных учреждений.
    Наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимосвязанным экономическим явлениям и процессам, называется Эконометрикой [7, с 3].
    Основная задача эконометрики состоит в построении моделей специфического типа (эконометрических моделей), описывающих взаимообусловленное развитие социально-экономических процессов, наоснове информации, отражающей распределение их уровней во времени или (и) в пространстве однородных объектов.
    Эти модели используются в анализе и прогнозировании общих закономерностей и конкретных количественных характеристик рассматриваемых процессов, определении управляющих воздействий.
    Вследствие этого в самом широком толковании эконометрию можно рассматривать как объединение ряда дисциплин –экономической теории (включая микро- и макроэкономику, социальную сферу), социально-экономической статистики и теории измерения общественных процессов, математической статистики и методов экономико-математического моделирования [4, с 7].
    Выделяют три основных класса экономических моделей: модель временных рядов, регрессивные модели с одним уравнением, системы одновременных уравнений.


    1. Понятие и сущностьвременных рядов

    При построении эконометрической модели используются два типа данных:
    1) данные, характеризующие совокупность различных объектов в определенный момент времени;
    2) данные, характеризующие один объект за ряд последовательных моментов времени.
    Модели, построенные по данным первого типа, называются пространственными моделями. Модели, построенные на основе второго типа данных, называютсямоделями временных рядов.
    Временной ряд (ряд динамики)- совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов времени или периодов времени. [5, с 105]. Такой ряд представляет собой дискретный временной процесс, т.е. последовательность случайных величин у1, у2, . . . или . . ., у-1, у0, у1, . . . [4, с 253].
    К моделям временных рядов, в которых результативный признакзависит от времени, относятся:
    Модель тренда (модель зависимости результативного признака от трендовой компоненты);
    Модель сезонности (модель зависимости результативного признака от сезонной компоненты);
    Модель тренда и сезонности.
    К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от переменных, датированных другими моментами времени, относятся:
    Модели с распределенным лагом, которыеобъясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений факторных переменных;
    Модели авторегрессии, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений результативных переменных;
    Модели ожидания, объясняющие вариацию результативного признака в зависимости от будущих значений факторных и результативных переменных.
    Модели временных рядовделятся на модели, построенные по стационарным и нестационарным временным рядам.
    Стационарные временные ряды характеризуются постоянными во времени средней, дисперсией и автокорреляцией, т.е данный временный ряд не содержит трендового и сезонного компонента.
    Если временный ряд не отвечает перечисленным условиям, то он является нестационарным (т.е. содержит трендовую.

    История возникновения эконометрики как науки

    Эконометрика как наука возникла в начале XX в., хотя истоки ее

    и Э.Энгелю (XIX в.), В.Парето (на рубеже XIX и XX вв.) и др. В XIX в. были

    разработаны и стали использоваться в эконометрике (эконометрии) такие

    статистические методы, как множественная регрессия, статистическая

    проверка гипотез, теория ошибок, выборочные методы (Р.Фишер,

    К.Пирсон и др.). В первой половине XX в. появился интерес к моделированию

    структур спроса и потребительских расходов и их эмпирической оценке

    (Р.Аллен, А.Маршалл и др.). В этот же период формулируется задача

    идентификации (Е.Уоркинг), начинается изучение производственной

    функции Ч.Кобб, П.Дуглас), статистическое моделирование делового цикла

    (Е.Е.Слуцкий, Р. Фриш).

    Макроэконометрические исследования начали Я.Тинберген и Р. Фриш,

    ставшие первыми в истории лауреатами Нобелевской премии по экономике

    (1968). После 2-й мировой войны важным центром развития эконометрики

    стала Комиссия Коулса (США). Новый инструментарий эконометрик

    получила в результате разработки моделей одновременных уравнений

    (Т.Хаавелмо, Т.Купманс, Г.Тейл и др.). В последние десятилетия методы

    эконометрики сыграли решающую роль в освоении и развитии автоматизации

    экономических расчетов разного уровня и назначения. Определенный вклад

    в развитие эконометрики внесли советские экономисты, в их числе

    Е.Е. Слуцкий (1880-1948), Л.В. Канторович (1912-86) - лауреат Нобелевской

    премии по экономике 1975, и др., несмотря на ее замалчивание и трактовку

    как буржуазной, антимарксистской лженауки. Большая роль в ее

    реабилитации принадлежала академику B.C. Немчинову (1894-1964):

    отечественных экономистов возможности этого направления научной

    деятельности. Многие исследователи способствовали развитию

    эконометрики, тем более что в последние десятилетия она была и по

    сей день остается одной из наиболее динамично развивающихся

    экономических наук.

    Временные ряды.

    Обычно эконометрические модели строятся на основе двух типов исходных

     данные, характеризующие совокупность различных объектов в

    определенный момент (период) времени;

     данные, характеризующие один объект за ряд последовательных

    моментов (периодов) времени.

    Модели, построенные по данным первого типа, называются

    пространственными моделями. Модели, построенные на основе второго

    типа данных, называются моделями временных рядов.

    Временной ряд – совокупность значений какого-либо показателя за

    несколько последовательных моментов или периодов времени. Каждый

    уровень временного ряда формируется под воздействием большого числа

    факторов, которые условно можно подразделить на три группы:

     факторы, формирующие тенденцию ряда (например, инфляция влияет

    на увеличение размера средней заработной платы);

     факторы, формирующие циклические колебания ряда (например,

    уровень безработицы в курортных городах в зимний период выше по

    сравнению с летним);

     случайные факторы.

    Очевидно, что реальные данные чаще всего содержат все три компоненты. Модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент, называется аддитивной моделью временного ряда. Если же временной ряд представлен как их произведение, то такая модель называется мультипликативной.

    Под временным рядом (time series) понимается последовательность наблюдений значений некоторой переменной, произведенных через равные промежутки времени. Если принять длину такого промежутка за единицу времени (год, квартал, день и т.п.), то можно считать, что последовательные наблюдения x1, . xn произведены в моменты

    Основная отличительная особенность статистического анализа временных рядов состоит в том, что последовательность наблюдений

    x1, . xn рассматривается как реализация последовательности, вообще говоря, статистически зависимых случайных величин X1, . Xn , имеющих некоторое совместное распределение с функцией распределения

    На рисунке изображены процессы нестационарных временных рядов с коэффициентом >1. Рисунок A


    Показывает первые 250, а

    Рисунок Б. – первые 450 неблюдений одного и того же процесса. . Видно, как с увеличением числа наблюдений усиливается





    180

    О 50 100 150 200 250 300 350 400 450

    Аналогичные тенденции прослеживаются для процессов с коэффициентом 0 говорят о положительном тренде (с течением времени

    Читайте также: