- •1.Эконометрика, её задача и метод.
- •2. Экономические данные и их статистические хараетристики.
- •3.Типовые распределения выборочных характеристик
- •4. Точность и надежность выборочных характеристик. Понятие надежности и доверительного интервала.
- •5. Корреляция случайных величин, уравнение регрессии. Регрессионная зависимость между случайными факторами.
- •6. Оценка параметров уравнения регрессии методом наименьших квадратов.
- •10. Связь дисперсии результирующей переменной с остаточной дисперсией
- •11. Точность и значимость коэффициентов регрессии.
- •7. Геометрическая интерпретация метода наименьших квадратов.
- •8.Показатели адекватности уравнения регрессии
- •9. Связь дисперсии результирующей переменной с дисперсией регрессии
- •12. Связь показателей адекватности и точности уравнения регрессии.
- •13. Связь коэффициентов уравнения регрессии с выборочными значениями результирующей переменной
- •14. Дисперсия коэффициентов регрессии.
- •15. Условия оптимальности мнк-оценок. Теорема Гаусса-Маркова.
- •16. Множественная линейная регрессия.
- •17. Решение системы линейных уравнений множественной регрессии
- •18. Матричная форма записи множественной линейной регрессии
- •19. Натуральная и стандартизованная формы модели множественной регрессии.
- •20. Связь коэффициентов обычной и стандартизованной регрессии.
- •21. Показатели силы связи в модели множественной регрессии.
- •22. Оптимальность коэффициентов множественной регрессии.
- •23. Оценка значимости модели множественной регрессии и ее параметров.
- •24. Прогнозирование на основе модели множественной регрессии.
- •25. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичностью.
- •26. Нелинейные регрессионные модели и их классификация.
- •27. Регрессионная модель, линейная относительно параметров.
- •28.Обобщенный метод наименьших квадратов
- •30. Особенности включения в модели регрессии неколичественных показателей.
- •31. Модели регрессии с фиктивными переменными сдвига, наклона.
- •32. Временной ряд и его характеристики.
- •33. Корреляция временных рядов.
- •34. Определение тренда временного ряда.
- •35. Учет автокорреляции остатков временного ряда. Критерий Дарбина-Уотсона.
- •36. Сглаживание временных рядов.
- •37. Системы эконометрических моделей. Одновременные системы уравнений.
- •38. Проблема идентификации эконометрических моделей.
32. Временной ряд и его характеристики.
Временным рядом называется ряд наблюдаемых значений изучаемого показателя, расположенных в хронологическом порядке или в порядке возрастания времени.
Отдельно взятый временной ряд можно представить как выборочную совокупность из бесконечного ряда значений показателей во времени.
Уровнями временного ряда называются наблюдения
из которых состоит данный ряд.
Временной ряд называется моментным рядом, если уровень временного ряда фиксирует значение изучаемого показателя на определённый момент времени.
Временной ряд называется интервальным рядом, если уровень временного ряда характеризует значение показателя за определённый период времени.
Временной ряд называется производным рядом, если уровни ряда представлены в виде производных величин (средних или относительных показателей).
Исследование данных, представленных в виде временных рядов, преследует две основные цели:
1) характеристика структуры временного ряда;
2) прогнозирование будущих уровней временного ряда на основании прошлых и настоящих уровней.
Достижение поставленных целей возможно с помощью идентификации модели временного ряда.
Идентификацией модели временного ряда называется процесс выявления основных компонент, которые содержит изучаемый временной ряд.
Временные ряды могут содержать два вида компонент – систематическую и случайную составляющие.
Систематическая составляющая временного ряда является результатом воздействия постоянно действующих факторов.
Выделяют три основных систематических компоненты временного ряда:
1) тренд;
2) сезонность;
3) цикличность.
Трендом называется систематическая линейная или нелинейная компонента, изменяющаяся во времени.
Сезонностью называются периодические колебания уровней временного ряда внутри года.
Цикличностью называются периодические колебания, выходящие за рамки одного года. Промежуток времени между двумя соседними вершинами или впадинами в масштабах года определяют как длину цикла.
Систематические составляющие характеризуются тем, что они могут одновременно присутствовать во временном ряду.
Случайной составляющей называется случайный шум или ошибка, которая воздействует на временной ряд нерегулярно.
К основным причинам, по которым возникает случайный шум, относят факторы резкого и внезапного действия, а также действия текущих факторов.
Катастрофическими колебаниями называется случайный шум, в основе возникновения которого лежат факторы резкого и внезапного действия.
Шум, в основе возникновения которого лежит действие текущих факторов, может быть связан также с ошибками наблюдений.
Отдельный уровень временного ряда обозначается как yt. Его можно представить в виде функции от основных компонент временного ряда следующим образом:
yt=f(T,S,C,
где T – это трендовая компонента,
S – это сезонная компонента,
C – это циклическая компонента,
– случайный шум.
Существует несколько основных моделей временных рядов, к которым относятся:
1) аддитивная модель временного ряда, в которой компоненты представляют собой слагаемые:
yt=Tt+St+Ct+
2) мультипликативная модель временного ряда, в которой компоненты представляют собой сомножители:
yt=Tt*St*Ct*
3) комбинированная модель временного ряда:
yt=Tt*St*Ct+
