Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Анализ автокорреляцииАвтокорреляция – это зависимость текущих значений ряда от предыдущих. Для учета автокорреляции строятся динамические экономические модели, т.е.матем.модели, которые в определенный момент времени учитывают значение входящих в них переменных, относящихся к настоящему и предыдущему моменту времени. Например. Линейная авторегрессионная модель ДЭМ. Используется в финансах, торговле. Замечание. - лагированные значения ряда. Лаг – шаг во времени. При построении ДЭМ часть лагированных значений может отсутствовать. При построении ДЭМ основной сложностью является нахождение оценок коэффициентов, т.к. МНК не применим. В этом случае для оценки коэффициентов используют метод максимума правдоподобия, обобщенный МНК и т.д. Обобщением автокорреляционной модели служит Модель распределенных лагов. При построении такой модели в правой части учитываются не только лагированные значения самого временного ряда, но и лагированные значения другого самостоятельного временного ряда. Линейная модель в данном виде может выглядеть следующим образом: Например. ВВПt=a0+a1ВВПt-1+b1ДенМt-1+b2ДенМt-2+c1Kt-2+ - макроэкономическая модель валового внутреннего продукта. ДенМ – денежная масса a0,а1,b1,b2,c1 – вполне определенные числа, получаемые по выборке. Они характеризуют связь сегодняшнего значения ВВП с прошлым. - остатки. Модель считается хорошей, если остатки распределены нормально. ~ N; E()=0; cov( " i¹j Замечание. В правой части в моделях распределения лагов, т.е.в качестве регрессоров не могут участвовать значения других временных рядов в тот же момент времени. Т.е.строить такую зависимость без выполнения определенных условий нельзя. , т.к.оценки коэффициентов будут плохие. Такую модель можно рассматривать, если предварительно с помощью либо экономико-логических рассуждений, либо с помощью тестов на причинно-следственную связь было получено, что Yt – это следствие изменения Zt. Например. Без всяких тестов можно строить модель следующего вида. Цена на золотые украшения в ювелирном магазине равна: Рз.укр-а0+а1Кзt+а2Квt Тестом на причинно-следственную связь может являться тест Гренджера, который проверяет сразу следующую пару гипотез: 1)Yt служит причиной изменения Zt 2)Zt служит причиной изменения Yt Особого рассмотрения требует ситуация, когда обе гипотезы принимаются, т.е.совместное влияние Y на Z. В этом случае наблюдается перекрестная взаимосвязь при изучении временных рядов, состоящих из валютного курса $ и евро. В этом случае строится векторная модель, которая в аналитическом виде представляет собой систему линейных уравнений, которая может выглядеть следующим образом. Замечание. Выбор наилучшего вида модели необходим для: 1)точного определения связи между явлениями 2)для более точного прогнозирования 3)для выявления настоящей истинной зависимости от прошлого.
|