Эконометрика. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование

Содержание

Слайд 2

Литература: Базовый учебник: 1. Эконометрика. Кн. 1. Ч. 1,2: учебник /

Литература:

Базовый учебник:
1.  Эконометрика. Кн. 1. Ч. 1,2: учебник / В.П. Носко. —

М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2011. — 672 с. (Сер. «Академический учебник».)
2.  Эконометрика. Кн. 2. Ч. 3, 4: учебник / В.П. Носко. — М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2011. — 576 с. (Сер. «Академический учебник».)
Основная литература:
1.  Эконометрика: учебник/И.И. Елисеева, СВ. Курышева, Т.В. Костеева и др.; под ред. И.И. Елисеевой. - 2-е изд., пере-раб. и доп. - М: Финансы и статистика, 2007. - 576 с: ил. 2. Григорьева С.В. Сборник задач по эконометрике - Чебоксары: Волжский филиал Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ), 2012. - 72с. 3. Сборник задач по эконометрике: Учебное пособие для студентов экономических вузов / Сост. Е.Ю. Дорохина, Л.Ф. Преснякова, Н.П. Тихомиров. — М: Издательство «Экзамен», 2003. — 224 с. 4. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учебник. 3-е изд. / Пер. сангл. — М.: ИНФРА-М, 2009. — XIV; 465 с. - (Университетский учебник). 5. Кремер Н.Ш. Эконометрика: учебник / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко; под ред. Н.Ш. Кремера. – 2-е изд., стер. М.: Юнити, 2008.- 311 с. Дополнительная литература: 1. В.И. Суслов, Н.М. Ибрагимов, Л.П. Талышева А А. Цыплаков. Эконометрия. – Новосибирск: КФАК, 2005. – 740 с.
2. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, СВ. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; Под ред. И.И. Елисеевой. - М: Финансы и статистика, 2005. - 192 с: ил.
Слайд 3

Временной ряд Временной ряд — ряд наблюдаемых значений изучаемого показателя, расположенных

Временной ряд

Временной ряд — ряд наблюдаемых значений изучаемого показателя, расположенных

в хронологическом порядке или в порядке возрастания времени.
Наблюдения yt (t = 1..n) - уровни ряда,
t - временные метки.
Слайд 4

Компоненты временного ряда Систематическая составляющая: тренд (Т); сезонные и циклические колебания (S). 2. Случайная составляющая (Е).

Компоненты временного ряда

Систематическая составляющая:
тренд (Т);
сезонные и циклические колебания (S).
2.

Случайная составляющая (Е).
Слайд 5

Модели временного ряда: – аддитивная модель Yt = Tt + St

Модели временного ряда:

– аддитивная модель
Yt = Tt +

St + Et;
– мультипликативная модель
Yt = Tt*St*Et;
– смешанная модель
Yt = Tt*St + Et.
Слайд 6

Порядок построения аддитивной и мультипликативной моделей 1) выравнивание исходного ряда методом

Порядок построения аддитивной и мультипликативной моделей

1) выравнивание исходного ряда методом

скользящей средней;
2) расчет значений сезонной компоненты S;
3) устранение сезонной компоненты из исходных уровней ряда и получение выровненных данных в аддитивной (Т + Е) или в мультипликативной (Т*Е) модели;
4) аналитическое выравнивание уровней (Т + Е) или (Т*Е) и расчет значений T с использованием полученного уравнения тренда;
5) расчет полученных по модели значений (T + S) или (T*S);
6) расчет абсолютных и/или относительных ошибок.
Слайд 7

Коэффициент автокорреляции Коэффициент автокорреляции уровней ряда первого порядка: Коэффициент автокорреляции уровней ряда второго порядка:

Коэффициент автокорреляции

Коэффициент автокорреляции уровней ряда первого порядка:

Коэффициент автокорреляции уровней

ряда второго порядка:
Слайд 8

Анализ автокорреляционной функции и коррелограммы Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции

Анализ автокорреляционной функции и коррелограммы

Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого

порядка, то исследуемый ряд содержит только тенденцию.
Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции порядка m, то ряд содержит циклические колебания с периодичностью в m моментов времени.
Если ни один из коэффициентов автокорреляции не является значимым, можно сделать предположение относительно структуры этого ряда: либо ряд не содержит тенденции и циклических колебаний и присутствуют только случайные колебания, либо ряд содержит сильную нелинейную тенденцию, для выявления которой нужно провести дополнительный анализ.
Слайд 9

Методы определения наличия тренда Метод сравнения средних 1. 2.

Методы определения наличия тренда

Метод сравнения средних

1.

2.

Слайд 10

Методы определения наличия тренда Метод Фостеpa-Стюарта dt = qt – pt

Методы определения наличия тренда

Метод Фостеpa-Стюарта

dt = qt – pt


Слайд 11

Пример на применение метода Фостеpa-Стюарта Проверить утверждение об отсутствии тенденции в

Пример на применение метода Фостеpa-Стюарта

Проверить утверждение об отсутствии тенденции в изменении

курса акций с помощью метода Фостера – Стюарта.

Таблица 1

Слайд 12

Сглаживание временного ряда по методу скользящей средней 1) Нечетный интервал сглаживания

Сглаживание временного ряда по методу скользящей средней

1) Нечетный интервал сглаживания

g = 2p+1:

2) Четный интервал сглаживания g = 2р: