Эконометрика лекции
По данному временному ряду
По данному временному ряду:
1) определить наличие тренда с выявлением типа процесса по его коррелограмме;
2) оценить форму кривой выравнивания одним из приемов;
3) получить расчетные коэффициенты (параметры) модели;
4) проверить наличие или отсутствие автокорреляции остатков модели.
Задан ряд:4,72; 5,57; 7,45; 8,59; 9,52; 10,66; 12,65; 15,14; 17,05; 20,46; 23,03; 27,52; 31,72; 36,34; 42,59.
Отчёт по лабораторной работе № 5
1) Для определения типа процесса построим его коррелограмму по формулам (5.8)-(5.12). Коррелограмму будем строить по четырем точкам (n = 15, l Ј n/4 » 4) r1, r2, r3, r4. Получаем, после вычислений
По результатам вычислений получаем коррелограмму (рис. 5.5).
Очевидно, что это коррелограмма нестационарного
временного ряда (см. рис 5.1б). Поэтому, можно предположить, что у этого ряда имеется тренд
среднего уровня (имеется тренд у математического ожидания ряда).
2) Оценим форму кривой тренда. Для этого по форме корреляционного поля (см. рис. 5.6) подберем соответствующие кривые и для них вычислим последовательные разности.
По виду корреляционного поля подходят (см. табл.
5.1) две зависимости:
X1(t) = a + bt (b > 0),
X1(t) = aexp (bt) (b > 0).
Сравним эти зависимости, используя критерий из табл. 5.1. Найдем
Параграфы
- Сущность и история возникновения эконометрики
- </b>Парный регрессионный анализ
- Множественная регрессия
- Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
- прогнозирование временных рядов
- Сглаживание Временных рядов
- ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
- Моделирование структурными уравнениями
- РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
- Стационарные временные ряды авторегрессии-скользящего среднего
- Временные ряды с высокой изменчивостью
- Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
- Элементы линейной алгебры
- Элементы теории вероятностей и математической статистики
- метод наименьших квадратов