*
*


CAPTCHA Image   Reload Image
X

эконометрика 2

контрольные работы, Экономика

Объем работы: 10 стр.

Год сдачи: 2006

Стоимость: 300 руб.

Просмотров: 890

 

Не подходит работа?
Узнай цену на написание.

Оглавление
Литература
Заказать работу
Нестационарные временные ряды
В большинстве случаев рассматривают регрессионные модели типа Y =X? + ?, в которых ряд остатков рассматривался как стационарный, а нестационарность самих рядов xt и уt, обуславливалась наличием неслучайной компоненты (тренда). После выделения тренда все ряды оказывались стационарными, причем стационарность считалась заранее известной, априорной. На практике, однако, такая ситуация редко имеет место. Между тем, включение в модель нестационарных рядов может привести к совершенно неверным результатам. В частности, стандартный анализ с помощью метода наименьших квадратов модели
yt = ? + ? xt + ? (1)
может показать наличие существенной значимости коэффициента ? даже в том случае, если величины хt и yt являются независимыми. Такое явление носит название ложной регрессии и имеет место именно в том случае, когда в модели используются нестационарные временные ряды.
Таким образом, при моделировании какой-либо зависимости между величинами xt и уt естественно возникает вопрос: можно ли считать соответствующие временные ряды стационарными?
Пусть имеется временный ряд yt, при этом считаем что в нем отсутствует неслучайная составляющая. Для простоты также будем считать, что среднее его значение равно нулю (очевидно, ряд остатков регрессионной модели удовлетворяет этим условиям).
Если ряд является стационарным, то в каждый следующий момент времени его значение «стремится вернуться к нулевому среднему». Иными словами, если объяснять значения yt предыдущим значением yt-1, то объясненная часть будет находиться ближе к нулю, чем значение yt-1.
Математически строго это условие можно сформулировать следующим образом: рассмотрим регрессионную модель
yt=?yt-1+?t (2)
Истинное значение параметра р должно удовлетворять условию |р|<1. В случае, если р=1, мы имеем ситуацию, когда последующее значение одинаково легко может как приближаться к нулевому среднему, так и отдаляться от него. Соответствующий случайный процесс называется...
Литература

1. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика (Начальный курс), М.: Дело, 1998.
2. Эконометрика, коллектив авторов (И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Т.В.Костеева и др.), под ред. И.И.Елисеевой, М.: Финансы и статистика, 2001.
3. Катышев П.К., Пересецкий А.А. Сборник задач к начальному курсу эконометрики, М.: Дело, 1999.
4. Практикум по эконометрике, коллектив авторов (И.И.Елисеева, С.В.Курышева, И.М.Гордеенко и др.), под ред. И.И.Елисеевой, М.: Финансы и статистика, 2001.
5. Налимов В.Н. Элементы теории вероятностей и математической статистики для экономистов и менеджеров. М. : ИМЭС, 2003.
6??Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2000.
7. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемнин Ю.Н. Математические методы в экономике, под общей редакцией А.В. Сидоровича. 4-е изд. М.: Дело и Сервис, 2004. (Серия «Учебники МГУ им. М.В. Ломоносова»).
8. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность, перевод с англ. М.: ЮНИТИ, 2005.

После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.

Работу высылаем в течении суток после поступления денег на счет
ФИО*


E-mail для получения работы *


Телефон


ICQ


Дополнительная информация, вопросы, комментарии:



CAPTCHA Image
Сусловиямиприбретения работы согласен.

 
Добавить страницу в закладки
Отправить ссылку другу