Помощь студентам, абитуриентам и школьникам.

Консультации и учебные материалы для разработки диссертации, дипломной работы ,курсовой работы, контрольной работы, реферата, отчета по практике, чертежа, эссе и любого другого вида студенческих работ.

Не успеваешь написать работу? Поможем!

Пример: Реферат
Эконометрикв


ВУЗ, город:

университет

Предмет: Эконометрика

Реферат по теме:

Эконометрикв

Страниц: 19

Автор: Tatiana

2007 год

3 95
RUR 499
Внимание!
Это только выдержка из работы

Содержание

Введение 2

1. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация 3

1.1. Характеристики временных рядов. 3

1.2. Линейные регрессионные модели с гомоскедастичными и гетероскедастичными, независимыми и автокоррелированными остатками 4

1.3. Идентификация моделей. 5

2. Временные ряды. Лаги в экономических моделях 6

3. Оценка моделей с лагами в независимых переменных 7

3.1. Метод последовательного увеличения количества лагов 8

3.2. Метод геометрической прогрессии (Метод Койка) 8

4. Авторегрессионные модели 10

4.1. Модель активных ожиданий 10

4.2. Модель частичной корректировки 12

5. Прогнозирование с помощью временных рядов 13

6. Оценивание длины периоды и периодической составляющей 14

Список литературы 19

Выдержка

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. 

1. МОДЕЛИ СТАЦИОНАРНЫХ И НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ИХ ИДЕНТИФИКАЦИЯ

Пусть Рассмотрим временной ряд X (t). Пусть сначала временной ряд принимает числовые значения. Это могут быть, например, цены на батон хлеба в соседнем магазине или курс обмена доллара на рубли в ближайшем обменном пункте. Обычно в поведении временного ряда выявляют две основные тенденции — тренд и периодические колебания. 

При этом под трендом понимают зависимость от времени линейного, квадратичного или иного типа, которую выявляют тем или иным способом сглаживания (например, экспоненциального сглаживания) либо расчетным путем, в частности, с помощью метода наименьших квадратов. Другими словами, тренд — это очищенная от случайностей основная тенденция временного ряда.

Временной ряд обычно колеблется вокруг тренда, причем отклонения от тренда часто обнаруживают правильность.

Часто это связано с естественной или назначенной периодичностью, например, сезонной или недельной, месячной или квартальной (например, в соответствии с графиками выплаты заплаты и уплаты налогов). Иногда наличие периодичности и тем более ее причины неясны, и задача эконометрика — выяснить, действительно ли имеется периодичность. .

1.1. Характеристики временных рядов.

Для более подробного изучения временных рядов используются вероятностно-статистические модели. При этом временной ряд X (t) рассматривается как случайный процесс (с дискретным временем) основными характеристиками являются математическое ожидание X (t), т.е. 

 ,

дисперсия X (t), т.е. 

Список использованной литературы

1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. — М.: Финансы и статистика., 1998. — 368 с.

2. Общая теория статистики. Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности. / Под ред.А.А. Спирина, О.Э.Башиной. — М,: Финансы и статистика, 1994. — 296 с.

3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. — М.: Финансы и статистика, 1985. — 488 с.

4. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. — М.: Юнити, 1998. — 1022 с.

5. Доугерти К. Введение в эконометрику. — М.: МГУ, 1999. — 402 с.

6. Кулинич Е.И. Эконометрия. — М.: Финансы и статистика, 1999. — 302 с.

3 78
RUR 499






Карта : А Б В Г Д Е Ё Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z

Наверх