
- •Министерство сельского хозяйства рф
- •080200 "Менеджмент"
- •Содержание
- •Предисловие
- •Тема 1. Введение в эконометрику
- •Предмет эконометрики
- •Основные задачи эконометрики
- •3. Особенности эконометрического метода
- •4. Типы данных и моделей
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 2. Основы эконометрического анализа
- •Понятие о корреляции и регрессии
- •2. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и моделирования
- •3. Общие принципы проверки статистических гипотез
- •Понятие о корреляции и регрессии
- •2. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и моделирования
- •3. Общие принципы проверки статистических гипотез
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 3. Однофакторные корреляционно - регрессионные модели и возможности их применения для анализа и прогноза
- •1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях
- •2. Особенности оценки параметров нелинейных моделей
- •3. Методика построения модели парной регрессии
- •1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях
- •2. Особенности оценки параметров нелинейных моделей
- •3. Методика построения модели парной регрессии
- •Линейная модель.
- •Равносторонняя гипербола.
- •Степенная модель.
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 4: многофакторная корреляция и регрессия
- •Решение вопроса о спецификации модели
- •Описание методов устранения или уменьшения мультиколлинеарности:
- •2. Уравнение многофакторной регрессии, его построение и интерпретация
- •3. Система показателей тесноты многофакторной связи
- •4. Методика проведения анализа на основе построения уравнения многофакторной линейной регрессии
- •5. Предпосылки метода наименьших квадратов
- •Соблюдение требований, которым должен удовлетворять ряд остатков.
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 5. Системы эконометрических уравнений
- •1.Системы уравнений в эконометрике
- •2. Модели системы одновременных уравнений и их составляющие
- •3. Решение проблем идентификации
- •4. Методы решения систем одновременных уравнений
- •Косвенный метод наименьших квадратов
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 6. Временные ряды. Основные типы трендов
- •Виды и построение временных рядов
- •Основные этапы изучения, моделирования и прогнозирования временных рядов
- •2. Основные типы трендов
- •1. Метод разности средних двух частей одного и того же ряда.
- •Определение критерия Стьюдента и его сравнение с табличным значением.
- •Линейный тренд
- •Характеристика параметров линейного тренда.
- •Параболический тренд
- •Гиперболический тренд
- •Экспоненциальный тренд
- •Логарифмический тренд
- •Логарифмический тренд обладает следующими свойствами:
- •3. Методы распознавания типа тренда и оценки его параметров
- •4. Понятие сезонных колебаний и сезонной составляющей
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 7. Автокорреляция временных рядов
- •1. Автокорреляция и авторегрессия
- •Виды автокорреляции:
- •Свойства коэффициента автокорреляции:
- •2. Методы изучения автокорреляции
- •3. Принимают или отклоняют каждую гипотезу с вероятностью (1-α) на основе следующего рисунка:
- •Взаимосвязь временных рядов
- •Методы коррелирования:
- •4 Коинтеграция: понятие, методы проверки гипотезы о ее наличии
- •Методы проверки гипотезы о коинтеграции:
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Глоссарий
- •Литература
- •Приложение 1.
- •Приложение 2. Функция стандартного нормального распределения
- •Приложение 5.
- •Вопросы для зачета
Гиперболический тренд
Одна
из простых форм гиперболы – уравнение,
имеющие следующий вид:
При
расчете гиперболического тренда нельзя
нумеровать периоды времени от середины
ряда, так как значения 1/
должны быть всегда положительными.
Основные свойства гиперболического тренда:
При
> 0 – уровни медленно снижаются и y
; также уменьшаются отрицательные абсолютные изменения и величины положительного ускорения; цепные темпы изменения растут и стремятся к 100%.
При < 0 – уровни замедлено возрастают и
;также уменьшаются положительные абсолютные изменения и величины отрицательного ускорения; цепные темпы роста замедленно уменьшаются, стремясь к 100%.
Значение параметров гиперболы
Параметр |
Содержание параметра |
|
Свободный член гиперболы, предел, к которому стремится уровень ряда |
|
Основной параметр гиперболы:
замедляющегося снижения
уровней и при t
Времени, уровни тренда возрастают и стремятся к величине при t . |
Экспоненциальный тренд
Экспоненциальным трендом называют тренд, который выражается следующим уравнением.
Уравнение экспоненты (экспоненциальный тренд):
или
.
Экспоненциальный тренд характерен процессом, развивающимся в среде, не создающим никаких ограничений для роста уровней. Следовательно, на практике такие явления встречаются только в ограниченном промежутке времени, поскольку любая среда рано или поздно создаёт ограничения.
Значения параметров уравнения экспоненты
Параметр |
Содержание параметра |
k |
Постоянный темп изменения уровней (цепной). Если k > 1, то имеется тренд с возрастающими уровнями, причем это возрастание не просто ускоренное, а с возрастающим ускорением и возрастающими производными более высоких порядков. Если k < 1, то имеется тренд, выражающий тенденцию постоянного, но замедляющегося сокращения уровней, причём замедление непрерывно усиливается. Экстремума
экспоненты не имеет и при t
стремится либо к
|
a |
Свободный член экспоненты равен выровненному уровню, т.е. уровню тренда в момент или период, принятый за начало отсчета времени ( при t = 0 ). |
Основные свойства экспоненциального тренда:
Абсолютные изменения уровней тренда пропорциональны самим уровням;
Экспонента экстремумов не имеет: при k > 1 тренд стремится к + , k < 1 тренд стремится к 0;
Уровни тренда представляют собой геометрическую прогрессию: уровень периода с номером t > m есть
;
При k > 1 тренд отражает неравномерно ускоряющийся рост уровней, при k < 1 тренд отражает неравномерно замедляющееся уменьшение уровней;
Экспонента не имеет постоянных производных любого порядка по времени (постоянен только цепной темп изменения).