Содержание
- 2. Под стационарным рядом на практике часто подразумевают временной ряд xt , у которого Ряд, для которого
- 3. Пример. 1. Рассмотрим статистические данные о величине валового национального продукта (GNP – gross national product) в
- 4. 3. В.р. экспорта товаров РБ на интервале с 1994 по 2004 г. (можно наблюдать 4 различных
- 5. 4. Себестоимость, прибыль, рентабельность реализованной продукции, товаров, услуг в промышленности
- 7. Для ряда GNP коррелограмма имеет вид Для ряда NonDurable коррелограмма имеет вид
- 8. Приводимые в таблицах оценки константы (C) и коэффициента при переменной t (T) соответствуют оценкам µ и
- 9. Т.к. остатки атокоррелированны, то:
- 10. K построению модели для ряда GNP можно подойти и иначе. Сначала произвести детрендирование ряда, оценивая модель
- 11. позволяет идентифицировать этот ряд как AR(2). После этого можно строить AR(2) модель для (оцененного) детрендированного ряда
- 12. Нестационарные ARMA модели
- 15. случайное блуждание (процесс случайного блуждания – random walk).
- 16. Рассмотрим процесс AR(1): Xt = a1Xt–1 + εt Представим его в виде: Xt – Xt–1 =
- 17. При 0 0, то ожидаемое значение следующего наблюдения Xt = xt меньше значения xt–1 , а
- 18. Этот ряд является моделью стохастического тренда При X0 = 0 получаем E(Xt) = 0 , D(Xt)
- 19. Различие между временными рядами, имеющими только детерминированный тренд, и рядами, которые (возможно, наряду с детерминированным) имеют
- 20. Детрендирование первого ряда приводит к ряду Xt0 = Xt – (α+ β t) = εt -
- 21. Временной ряд Xt называется стационарным относительно детерминированного тренда f(t) , если ряд Xt – f(t) стационарный.
- 22. Для интегрированного ряда порядка k используют обозначение I(k) . Если ряд Xt является интегрированным порядка k
- 23. Xt = α + β t + εt ~ I(0); Xt = α + Xt–1+ εt
- 24. Использование в регрессии нестационарных В.р. Может привести к фиктивным результатам – ложной (spurious) линейной связи, которая
- 25. Тесты на стационарность В тесте Дики-Фуллера нулевой (альтернативной) гипотезой является тот факт, что исследуемый В.р. xt
- 26. Методом наименьших квадратов оцениваются параметры модели ϕ , α , β и вычисляется значение t-статистики tϕ
- 27. В тесте Филлипса-Перрона (РР-тест) проверка нулевой гипотезы о нестационарности В.р. xt сводится к проверке гипотезы ϕ
- 28. Для λ 2 можно взять оценку – j-ая выборочная автоковариация В.р. ut, l - количество используемых
- 29. Тест Квятковского-Филлипса-Шмидта-Шина (KPSS-тест) в качестве нулевой рассматривает гипотезу о принадлежности В.р. классу стационарных. Рассмотрение ведется в
- 30. где σ2u – дисперсия остатков регрессии, e t– остатки регрессии x t на константу и тренд
- 31. Оценивание качества моделей и точности прогнозов. Для оценки качества построенных эконометрических моделей, как правило,используется стандартная техника
- 32. При использовании таблиц критических значений статистических оценок, в частности статистики DW, F-статистики, а также для оценки
- 34. Скачать презентацию