- •1.Предмет эконометрики. Эконометрические модели.
- •2.Оценка параметров уравнения парной регрессии
- •7.Статистический анализ достоверности модели парной регрессии
- •12.Отбор факторов в уравнение множественной регрессии
- •16.Показатели частной корреляции
- •17.Частные f-критерий и его связь с t - критсрисм
- •19.Омнк при построении модели регрессии
- •20.Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике
- •22.Структурная и приведенная формы модели
- •23.Проблема идентификации. Порядковое условие идентификации
- •Проблема идентификации. Ранговое условие идентификации
- •Косвенный метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
- •26.Двухшаговый метод наименьших квадратов для оценки параметров структурной формы модели
- •27.Специфика временного ряда как источника данных в эконометрическом моделировании
- •28.Автокорреляция уровней временного ряда и ее последствия
- •29.Моделирование тенденции временных рядов. Оценивание параметров в уравнениях тренда
- •30.Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона в оценке качества уравнений, построенных по временным рядам
- •31.Модели с лаговыми переменными (основные понятия, определения и направления использования)
- •34.Аддитивная модель сезонности
- •35.Мультипликативная модель сезонности
35.Мультипликативная модель сезонности
Простейшим подходом к модел явл расчет знач-ий сезонной компоненты (S) методом скользящей средней и построение аддитивной или мультипликативной модели времен ряда. Общий вид мультипликативной: Y=T*S*E (T-тренд компонента, S-сезон колебания, E-случайн колебания). Мультипл модель строят, если амплитуда колебаний увеличивается или уменьшается. Она ставит ур-ни ряда в зав-сть от S.
Постр мультипл модели сводится к расчету T, S и E компоненты для кажд ур-ня ряда. Процесс построения включ в себя след шаги:
Шаг1.
Выравнивание исх ряда методом скользящей средней. Для этого:1-проссумируем ур-ни ряда последовательно за каждые 4кв со сдвигом на 1 момент времени; 2-разделив получен суммы на 4, найдем скользящие средние. Полученные т.о. выравнен знач не содержат сезон компоненты. 3-приведем эти знач в соответствие с фактич моментами времени. Для этого найдём средн знач из 2х последовательных.
Шаг2.Расчет S.
Найдём оценку S как частное от деления фактич уровней ряда на центрирован скользящ среднии В мультипликативной модели работает правило: сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам должна быть равна числу периодов в циклеОпределим k-т коррекции: k=4/∑среднSi. Si=среднSi*k
Шаг3.Разделим
каждый уровень исходящего ряда на соответсвенное значение сезонной компоненты. В результате получим: T×E=YS
Шаг4.
Аналитич выравнивание уровней (T*E) и расчет знач трендовых компонент с использованием получен ур-ия тренда. Определим T. Для этого рассчитаем параметры лин тренда, используя ур-ни : T×E=YS подставляя в получен ур-ие знач t, найдем тренд.компоненту для кажд момента времени.
Шаг5.Расчет получен по модели знач (T*E).
Найдем ур-ни ряда, умножив значен Ti и Si Расчет ошибки в мультипликат модели: E=Y/(T*S) Для оценки к-ва построенной модели найдем k-т детерминации:
R2=1-(сумм(E2)/сумм(yt-средн y)2
Шаг6.
Прогнозирование по мультипликативной модели. Расчет относит или абсолютн ошибок. Если получен знач ошибок не содержат автокоррел или м/заменит исх ур-ни ряда и в далнейш использ времен ряд ошибок для анализа взаимосвязи исх ряда и др.времен рядов.