30. Понятие временного ряда. Компоненты временного ряда.

Временный ряд(ряд динамики) – непрерывная во времени последовательность числ данных по какому-либо конкретному показателю. Онс форма представления – табличная. Для наглядности доп применяют графическую форму. Система взаимосвязан рядов динамики – несколько временных рядов основанных на нескольких показателях, кот взаимосвязаны и характеризуют один и тот же объект или процесс. Уровень ряда динамики – отдельно взятое числовое значение на одну и дату. Пр: y_t, где t – год, месяц, квартал. Y₂₀₁₁=y_t y₂₀₁₂=y_t+1 y₂₀₁₀=y_t-1 .

компоненты временного ряда- особые формы и механизмы, определяющие различия м/у уровнями временного ряда за разные сроки. различ 3 вида:

1. тенденция (тренд) [T], кот характеризует долговременное воздействие множества ф-в на динамику изучаемого показателя.

2. периодические колебания [p]. 2 вида: 1. Сезонные (квартальные, месячные, недельные, суточные) 2. Циклические( изучаются на теоретич уровне, изуч в экономтеории)

3. случайные колебания под влиянием второстепенных ф-в. [ε] это вибрация, она будет всегда, а остальные элементы м.б. необязательны.

32. Коэф автокорреляции уровней временного ряда 1 и 2 порядка.

здесь n=11

Порядок построение дан таблицы: 1. Таблица исходных данных 2. Построить вспомогательный ряд со сдвигом на 1 год. Смысл анализа автокорреляции заключается в оценке связи м/у текущим и предшествующ значением для каждой пары этих значений.

Чем выше модуль коэф тем сильнее автокорреляция. Чем больше порядок коэф, тем слабее. На основе общей формулы высчитываются следующие порядки

31. Автокорреляция уровней временного ряда и методы ее оценки

Г лавное св-во временного ряда, с т.з. моделирования, заключается в том, что при наличии тренда имеет место эффект автокорреляции. Автокорреляция – зависимость текущ уровня от предшествующ уровней. Знание автокорреляции необходимо для предварит выявления типа и тсруктуры временного ряда, что в свою очередь необходимо для правильного выбора модели. Основой явл это формула: r= (парная лин регрессия)

Для автокорреляции общ ф-ла:

18. Оценка параметров уравнения множественной регрессии и их экономическая интерпритация.

y=a+b1x1+b2x2 – естественная(натуральная) форма.

Чтобы обеспечить сопоставимость характеристик силы связи при множествен регрессии необходимо от абсолютной формы перейти к их относительной форме.

t_y= β₁t_x1+ β₂t_x2 – стандартизованная модель

Для расчета β-коэф необходимо использовать информацию о парных коэф корреляции в зависимости от числа независ переменных в модели, ф-лы расчета β-коэф имеют вид:

Определить силу связи м/у ф-ром х и следствием у в относит форме и благодаря этому есть возможность оценить какой ф-р и во сколько раз сильнее влияет на следствие у.

(δ) линейная модель (%) – для лин и нелин моделей.

b_i- на какую величину изменится у, при увелич х на 1 ед. β_i – коэф дают оценку влияния ф-ра x в относительной форме и определяют на сколько своих средних квадратичных отклонений (δ_у) в среднем изменяется зависимая переменная у при изменении переменной х на одно свое среднеквадратичное отклонение при фиксированных значениях других переменных, включенных в данную модель регрессии. (относительная оценка силы связи) показывает на сколько % в среднем изменится зависимая переменная у при изменении переменной на 1%, если другие независимые переменные считать неизменными.