Содержание
Содержание
Содержание 2
1. Автокорреляционная функция временного ряда 3
1.1 Временные ряды 3
1.2.Автокорреляция уровней временного ряда 6
1.3. Свойства коэффициента автокорреляции 7
1.4. Моделирование тенденции временного ряда 8
2. Проверка остатков на наличие гомоскедастичности или гетероскедастичности 11
2.1. Определение гетероскедастичности, ее природа и последствия 11
2.2. Тестирование наличия гетероскедастичности 16
2.3. Параметрический тест Голдфелда-Квондта 18
2.4. Оценка параметров модели при гетероскедастичности 20
Список использованной литературы 25
Выдержка из текста
При рассмотрении классической модели регрессии характер экспериментальных данных, как правило, не имеет принципиального значения. Однако это оказывается не так, когда нарушены условия классической модели. Методы исследования моделей, которые основаны на данных пространственных выборок и временных рядов существенно отличаются. Объясняется это тем, что в отличии от пространственных выборок наблюдения во временных рядах нельзя считать независимыми.
Временной ряд (ряд динамики) — это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Каждый уровень временного ряда формируется под влиянием большого количества факторов, которые условно можно подразделить на три группы:
— факторы, которые формируют тенденцию ряда;
— факторы, которые формируют циклические колебания ряда;
— Случайные факторы.
Список использованной литературы
Список использованной литературы
1. Джонстон Дж. Эконометрические методы. — М.: Статистика, 1980. — 444 с.
2. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М, 1997. — 402 с.
3. Дрейпер П., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. — М.: Финансы и статистика, 1986. — Т. 1 — 365 с; Т. 2 — 379 с.
4. Емельянов А. С. Эконометрия и прогнозирование. — М.: Экономика, 1985. — С. 82-89.
5. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. Введение в количественный экономический анализ. — М.: Статистика, 1977. — 254с.
6. Ланге О. Введение в эконометрию. — М.: Прогресс, 1964. — 360 с.
7. Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика: Навч. курс. — М.: Дело, 1997. — 248 с.
8. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. — М.: Статистика, 1975. — 423 с.
9. Тинтнер Г. Введение в эконометрию. — М.: Статистика, 1965. — 368 с.
10. Фишер Ф. Проблема идентификации в эконометрии. — М.: Статистика, 1978. — 224 с.
11. Венецкий И. Г., Венецкая В. И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Статистика, 1979. — 448 с.
12. Винн Р., Холден К. Введение в прикладной эконометрический анализ. — М: Финансы и статистика, 1981. — 294 с.
13. Геец В. М. Отраслевое прогнозирование: методологический и организационный аспекты. — К.: Наук, думка, 1990. — 120 с.
14. Гранберг А. Г. Динамические модели народного хозяйства. — М.: Экономика, 1985. — 204 с.
15. Гранберг А. Г. Статистическое моделирование и прогнозирование. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 378 с.