- •Тема 1. Природа эконометрики
- •1.1. Общие понятия эконометрических моделей
- •1. 2. Типы эконометрических моделей
- •1. 3. Типы данных
- •Тема 2. Корреляционный анализ в эконометрических исследованиях
- •2.1. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости
- •2.2. Понятие о двумерном корреляционном анализе
- •2.3. Понятие о многомерном корреляционном анализе
- •2.4. Ранговая корреляция
- •Тема 3. Регрессионный анализ в эконометрических исследованиях
- •3.1. Задача регрессионного анализа
- •3.2. Идентификация модели регрессии
- •3.3. Линейная парная регрессия и оценка параметров
- •3.4. Проверка значимости параметров линейной парной регрессии
- •3.5. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии
- •3.6. Нелинейная регрессия
- •3.7. Корреляционное отношение и индекс корреляции
- •3.8. Множественный регрессионный анализ
- •4.9. Ковариационная матрица и ее выборочная оценка
- •4.10. Определение доверительных интервалов для коэффициентов и функции множественной регрессии
- •4.11. Мультиколлинеарность
- •Тема 5. Методы и модели анализа динамики экономических процессов
- •5.1. Понятия экономических рядов динамики
- •5.2. Предварительный анализ динамических рядов экономических показателей
- •5.3. Сглаживание динамических рядов
- •4.3. Расчет показателей динамики развития эконометрических процессов
- •4.4. Тренд-сезонные экономические процессы и их анализ
- •Тема 5. Модели прогнозирования экономических процессов
- •5.7. Трендовые модели на основе кривых роста
- •5.2. Оценка адекватности и точности трендовых моделей
- •5.3. Прогнозирование экономической динамики на основе трендовых моделей
- •5.4. Адаптивные модели прогнозирования
- •Лучшая модель ар(1,1)
- •Характеристика остатков
- •Тема 8. Системы взаимозависимых эконометрических моделей
- •8.1. Особенности систем взаимозависимьех моделей
- •8.2. Формы представления систем взаимозависимых эконометрических моделей
- •8.3. Косвенный метод оценки коэффициентов структурной формы систем взаимозависимых эконометрических моделей
- •8.4. Оценивание параметров структурной формы на основе двухшагового мнк с использованием инструментальных переменных
- •1. На первом шаге конструируются новые значения зависимых
- •2. На втором шаге значения используются вместо значений
- •8.5. Оценки параметров системы взаимозависимых эконометрических моделей с использованием трехшагового мнк
Лучшая модель ар(1,1)
Модель |
|
|
AP(1,1) |
3,088 |
-0,248 |
Таблица остатков
Номер |
Факт |
Расчет |
Ошибка абсолютная |
Ошибка относительная |
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 |
3354,000 3364,000 3418,000 3392,000 3380,000 3406,000 3394,000 3409,000 3410,000 3425,000 3409,000 3415,000 3416,000 3402,000 3387,000 3391,000 3390,000 |
3369,699 3412,840 3489,226 3519,090 3274,064 3381,294 3448,631 3373,294 3443,665 3429,435 3425,665 3357,942 3421,874 3377,435 3315,118 3335,030 3387,699 |
-15,699 -48,840 -71,226 -127,090 105,936 24,706 -54,631 35,706 -33,665 -4,435 -16,665 57,058 -5,874 24,565 71,882 55,970 2,301 |
-0,468 -1,452 -2,084 -3,747 3,134 0,725 -1,610 1,047 -0,987 -0,129 -0,489 1,671 -0,172 0,722 2,122 1,651 0,068 |
Характеристика остатков
Характеристика |
Значение |
Среднее значение Дисперсия Средний модуль остатков Относительная ошибка Критерий Дарбина – Уотсона Коэффициент детерминации значение Уравнение знчимо с вероятностью |
0,000 3151,663 44,485 1,310 1,901 1,000 54932,906
0,950 |
Таблица 5.9. Таблица прогнозов (Р=80%)
Упреждение |
Прогноз |
Нижняя граница |
Верхняя граница |
1 2 3 |
3406,740 3368,701 3499,812 |
3329,916 3288,109 3411,373 |
3483,565 3449,293 3588,251 |
Прогнозирование курса немецкой марки по авторегрессионной модели:
№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№
№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№№
Рис. 5.2. Результаты аппроксимации и прогнозирования по авторегрессионной модели (1,1)
Вопросы и задания
В чем суть прогнозирования экономических процессов на основе метода экстраполяции?
Дайте характеристику основных типов кривых роста, наиболее часто используемых при построении трендовых моделей прогнозирования.
Укажите методы предварительного выбора кривой роста. Как находятся параметры этих кривых?
Каким образом проводится оценка адекватности трендовых моделей? Какие статистические критерии при этом используются?
Назовите статистические критерии оценки точности моделей прогнозирования в экономике.
Перечислите основные этапы прогнозирования экономической динамики на основе одномерных временных рядов с использованием трендовых моделей.
Опишите порядок получения точечного и интервального прогноза экономического показателя на основе трендовых моделей. От каких факторов зависит ширина доверительного интервала прогноза?
Поясните суть адаптивных методов прогнозирования. Какие типы адаптивных моделей вы знаете?
Укажите этапы построения и использования адаптивной модели Брауна. Как влияет параметр сглаживания на скорость адаптации моделей этого типа к изменениям в прогнозируемом процессе?
Дайте краткую характеристику авторегрессионных моделей прогнозирования. Для каких экономических процессов применимы методы авторегрессии?