Автор: Пользователь скрыл имя, 12 Ноября 2012 в 16:12, реферат
Эконометрика – сравнительно молодая, но быстро развивающаяся научная дисциплина. Постоянно усложняющиеся экономические процессы ведут к необходимости создания и совершенствования методов их изучения и анализа. Современная наука все шире использует математический и статистический аппарат для своих исследований. На практике распространение получили количественный анализ и моделирование.
Введение
1. Предмет эконометрики
2. Цели и задачи эконометрики
3. Критерии и принципы эконометрики
4. Классификация эконометрических моделей
4.1 Регрессионные модели
4.2 Системы взаимозависимых моделей
4.3 Рекурсивные системы
4.4 модели временных рядов
Список литературы
4.3 рекурсивные системы
На практике
стремятся упростить системы
взаимозависимых моделей и
4.4 модели временных рядов
Временной ряд – это последовательность экономических показателей измеренных через равные промежутки времени. В экономике временные ряды – это ежедневные цены на акции, курсы валют, еженедельные и месячные объемы продаж, годовые объемы производства и т.п.
В моделях временных рядов yt обычно выделяют три составляющих ее части: тренд xt, сезонную компоненту st, циклическую компоненту ct и случайную компоненту e. Обычно модель имеет следующий вид:
Yt = xt + st + ct + e при t = 1, ... , n
В последнее время к указанным трем компонентам все чаще добавляют еще одну компоненту, именуемую интервенцией. Под интервенцией понимают существенное кратковременное воздействие на временной ряд. Примером интервенции могут служить события «черного вторника», когда курс доллара за день вырос почти на тысячу рублей.
Трендом временного
ряда называют плавно изменяющуюся, не
циклическую компоненту, описывающую
чистое влияние долговременных факторов,
эффект которых сказывается
В экономике к таким факторам можно отнести:
• изменение
демографических характеристик
популяции, включая рост населения,
изменение структуры
• технологическое и экономическое развитие;
• рост потребления и изменение его структуры.
Действие этих и им подобных факторов происходит постепенно, поэтому их вклад исследователи предпочитают описывать с помощью гладких кривых, просто задающихся в аналитическом виде.
Сезонная компонента отражает присущую миру и человеческой деятельности повторяемость процессов во времени. Она часто присутствует в экономических, метеорологических и других временных рядах. Сезонная компонента чаще всего служит главным источником краткосрочных колебаний временного ряда, так что ее выделение заметно снижает вариацию остаточных компонент.
Сезонная компонента временного ряда описывает поведение, изменяющееся регулярно в течение заданного периода (года, месяца, недели, дня и т.п.). Она состоит из последовательности почти повторяющихся циклов. Типичным примером сезонного эффекта является объем продаж в декабре каждого года в преддверии рождества и нового года. В то же время пик объема продаж товаров для школьников приходится на начало нового учебного года. Объем перевозок пассажиров городским транспортом имеет два характерных пика утром и вечером, причем период вечернего пика и продолжительность его более длительны. Сезонные эффекты присущи многим сферам деловой активности: многие производства имеют сезонный характер производства, потребление товаров также имеет ярко выраженную сезонность.
В некоторых
временных рядах сезонная компонента
может иметь плавающий или
изменяющийся характер. Классическим
примером подобного эффекта является
праздник пасхи, сроки которого изменяются
из года в год. Поэтому локальный
пик объемов междугородных
Циклическая
компонента занимает как бы промежуточное
положение между закономерной и
случайной составляющими
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Тинтнер Г. Введение в эконометрию. М., «Статистика», 1965
2. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных
характеристик процессов. М., «Сов. радио», 1975.- 400 с.
3. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и
математической статистике - М.: Высшая школа, 1979.
4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы
моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд.- М.: Финансы и
статистика, 1983.-471 с.
5. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика:
Исследование зависимостей. Справочное изд. Под ред. С.А. Айвазяна.- М.: Финансы и
статистика, 1985.-487 с.
6. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические
методы: Учебник.- М.: Финансы и статистика, 1998.- 352с.