Моделi динамiки

причинно - наслідковий  зв'язок між досліджуваними рядами, слід позбутися

так званої хибної кореляції, викликаної наявністю тенденції  в кожному

ряду.

        Методи виключення:

       - методи, засновані на перетворенні рівнів вихідного ряду в нові змінні, що не містять тенденції.

    Ці  методи припускають безпосереднє усунення трендової компоненти Т з кожного рівня часового ряду. Два основні методи в даній групі - метод послідовної різниці і метод відхилення від трендів;

        -  методи, засновані на вивченні взаємозв'язку вихідних рівні часових рядів при елімінування впливу фактору часу на  залежну і незалежні змінні моделі. У першу чергу це - метод включення в модель регресії по часових рядах фактора часу.

    Методи  автокореляції залишків:

    Перший  метод - побудова графіка залежності  залишків від часу і

візуальне визначення наявності або відсутності автокореляції.

    Для того щоб отримати коефіцієнти кореляції, що характеризують

причинно - наслідковий  зв'язок між досліджуваними рядами, слід позбутися

так званої хибної кореляції, викликаної наявністю тенденції  в кожному

ряду.

        Методи виключення:

       - методи, засновані на перетворенні рівнів вихідного ряду в нові змінні, що не містять тенденції.

    Ці  методи припускають безпосереднє усунення трендової компоненти Т з кожного рівня часового ряду. Два основні методи в даній групі - метод послідовної різниці і метод відхилення від трендів;

        -  методи, засновані на вивченні взаємозв'язку вихідних рівні часових рядів при елімінування впливу фактору часу на  залежну і незалежні змінні моделі. У першу чергу це - метод включення в модель регресії по часових рядах фактора часу.

    Методи  автокореляції залишків:

    Перший  метод - побудова графіка залежності  залишків від часу і

візуальне визначення наявності або відсутності автокореляції. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

5. МОДЕЛЮВАННЯ ТЕНДЕНЦІЇ ЧАСОВОГО РЯДУ.  СТАЦІОНЕРНІ  І НЕСТАЦІОНЕРНІ МОДЕЛІ. ВЗАЄМНА КОРЕЛЯЦІЙНА ФУНКЦІЯ.

      Теоретично побудову моделі з розподіленими лагами можна узагальнити на будьяку кількість незалежних змінних xt-t. Але практична реалізація такої моделі часто стикається з непереборними труднощами, що зумовлені великою кількісно факторів, істотною обмеженістю часових рядів і складністю їх внутрішньої структури.

    Як  правило, до моделі входять такі змінні xt-t. для яких лаги обгрунтовані теоретично і перевірені емпірично. Для обірунтуванпя лагу чи лагів доцільно використовувати взаємну кореіяційну функцію. Ця функція характеризує тісногу зв'язку кожного елемента вектора залежної змінної yt, з елементом вектора незалежної хt, зсунутим один відносно одного на часовий лаг t. 

    Для різних значень t на основі взаємної кореляційної функції можна дістати

n + 1 значення r(t). Якщо t = 0, то маємо парний коефіцієнт кореляції.

      Значення r(t), містяться на множині . Найбільше значення r(t) за модулем (найближче до одиниці) визначає зрушення, або часовий лаг. Якщо серед множини значень  r(t) є кілька, величини яких наближаються до одиниці, то це означає, що запізнення впливу змінної л, відбувається протягом певного проміжку часу і в результаті маємо кілька часових лагів для двох взаємопов'язаних часових рядів. Знайшовши часові лаги для визначення взаємозв'язку між економічними показниками, можна побудувати економетричну модель розподіленого лагу. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ІІ  РОЗДІЛ.   ЛАБАРАТОРНА  РОБОТА №6.

1. ЗАВДАННЯ №1.

    Розрахувати коефіцієнти автокореляції першого  ряду для часового ряду витрат на кінцеве  споживання , ум. од. Нехай є наступні умовні дані про середні витрати  на кінцеве споживання (Y ум.од) за 8 років (таблиця № 1). 
 
 
 
 

2. ЗАВДАННЯ  №2.

    Розрахувати коефіцієнти автокореляції другого порядку для тимчасового ряду витрат на кінцеве споживання, ум. од. 
 

ВИСНОВКИ. 
 
 
 

     ЛІТЕРАТУРА. 

1. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для  вузов. - М.: ЮНИТИ, 1998.
2. Бородин С. А. Эконометрика: Учеб. пособие. — Минск: Новое знание,2001.
3. Грубер Й. Економетрія: Вступ до множинної регресії та економетрії: У 2 т. - К: Нічлава, 1998-1999.
4. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М, 1997.
5. Єлейко В. Основи економетрії. — Львів: "Марка Лтд", 1995.
6. Корольов О. А. Економетрія: Навч. посіб. — К: Європейський ун-т,

2002.

7. Лук'яненко I. Г., Краснікова Л. І. Економетрика: Підручник. — К.: Т-во "Знання", КОО, 1998.