- •Определение эконометрики, задачи эконометрики, этапы эконометрического исследования
- •Спецификация модели и метод выбора парной регрессии
- •Метод наименьших квадратов
- •Свойства оценок метода наименьших квадратов
- •Оценка существенности парной линейной регрессии
- •Оценка существенности параметров уравнения одинаковые
- •Линейный коэффициент корреляции. Коэффициент детерминации. Значимость линейного коэффициента корреляции
- •Степенная регрессия
- •Интервальный прогноз по линейному уравнению регрессии
- •Нелинейная регрессия. Классификация, примеры моделей
- •Показательная регрессия
- •Гиперболическая регрессия
- •Гиперболическая регрессия одинаковые
- •14. Средняя ошибка аппроксимации
- •15. Коэффициент эластичности
- •17. Спецификации модели и методы построения уравнения множественной регрессии
- •18. Оценка параметров уравнения множественной регрессии.
- •19. Стандартизованный коэффициент регрессии
- •20. Множественная корреляция
- •21. Выбор формы уравнения множественной регрессии
- •22. Частный коэффициент корреляции
- •23. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции.
- •24. Предпосылки мнк
- •25. Автокорреляция в остатках. Методы оценивания
- •26. Суть и последствия гетероскедастичности
- •27. Методы обнаружения гетероскедастичности
- •28. Омнк
- •29. Сущность и признаки мультиколлинеарности, ее последствия
- •30. Методы устранения мультиколлинеарности
- •31. Фиктивные переменные, их использование в сезонных исследованиях
- •32. Как интерпретируются коэффициенты при фиктивных переменных
- •33. Временные ряды. Классификация.
- •34. Компоненты временного ряда. Уровни временного ряда
- •35. Понятие тренда, его компоненты, анализ.
- •36. Моделирование сезонных и циклических колебаний
- •37. Автокорреляция временных рядов. Коэффициент корреляции. Лаг.
- •38. Методы обнаружения автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона
- •Ограничения коэффициента ранговой корреляции
- •39. Методы обнаружения автокорреляции. Критерий Спирмена
- •Ограничения коэффициента ранговой корреляции
- •40.Системы эконометрических уравнений
- •41. Проблема идентификации
- •42. Структурная и приведенная формы модели.
- •43.Идентификация модели. Проблема идентификации.
- •44. Оценивание параметров структурной модели.
- •45. Косвенный метод наименьших квадратов
- •46. Двухшаговый метод наименьших квадратов
34. Компоненты временного ряда. Уровни временного ряда
Компоненты временного ряда
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+
