Добавил:
Upload
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Курс лекцій.doc
X
- •1. Предмет, методи та завдання економетрії. Особливості побудови економетричної моделі
- •1.1. Предмет, методи та завдання економетрії
- •1.2. Особливості побудови економетричної моделі
- •Величина y називається залежною змінною, результуючим фактором (ознакою), ендогенною змінною. Величина X називається незалежною змінною, екзогенною змінною.
- •2.1. Лінійна парна регресія
- •3.1. Основні положення регресійного аналізу
- •3.2. Оцінка параметрів регресійної моделі
- •3.3. Теорема Гауса–Маркова
- •3.4. Інтервальна оцінка функції регресії та її параметрів
- •6.2. Оцінка значущості рівняння множинної регресії Обчислимо коефіцієнт детермінації множинної регресії r2.
- •7.1. Мультиколінеарність
- •Основні наслідки мультиколінеарності
- •6.4. Алгоритм Фаррара—Глобера
- •7.2. Наслідки гетероскедастичності
- •7.2. Лінійні регресійні моделі зі змінною структурою. Фіктивні змінні
- •Рівняння регресійної моделі має вигляд
- •9.1. Основні поняття
- •9.2. Автокореляція рівнів часового ряду
- •Є дані про середні витрати на кінцеве споживання за вісім років (табл. 9.1).
- •9.3. Моделювання часового ряду
- •Знайти прогноз на споживання електроенергії в першому півріччі наступного року.
Знайти прогноз на споживання електроенергії в першому півріччі наступного року.
T17 = 5,715 + 0,186·17 = 8,877;
T18 = 5,715 + 0,186·18 = 9,063.
S17 = SI = 0,581;
S18 = SII = –1,977.
Тоді F = T17 + T18 + S17 + S18 = 16,544 млн кВт/г.
Аналогічним чином будують мультиплікативну модель.
Контрольні запитання
У чому особливості побудови моделей динаміки?
Які складові можуть бути виділені в часовому ряді?
Дайте визначення автокореляції.
У чому суть автокореляційної функції?
Які висновки випливають із аналізу автокореляційної функції?
Наведіть алгоритм моделювання часового ряду.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]