
- •33.Тест Гольдфельда-Квандта для виявлення гетероскедастичності залишків.
- •34. Алгоритм Глейсера для перевірки гетероскедастичності залишків.
- •35.Перевірка наявності гетероскедастичності залишків на основі теста коефіцієнта рангової кореляції Спірмена.
- •39. Алгоритм Дарбіна-Уотсона для виявлення автокореляції залишків першого порядку
- •Тест Дарбіна-Уотсона
- •40. Критерій фон Неймана для виявлення автокореляції залишків першого порядку.
- •1.Критерій фон Неймана
- •43. Метод перетворення вихідної інформації для знаходження оцінок параметрів моделі з автокорельованими залишками
- •44. Алгоритм методу Кочрена – Оркатта для знаходження оцінок параметрів моделі з автокорельованими залишками
- •45. Оцінювання параметрів моделі з автокорельованими залишками методом Дарбіна
- •55. Стаціонарні та нестаціонарні часові ряди. Основні характеристики часових рядів.
- •56.Ідентифікація системи одночасних рівнянь.
- •58.Ідентифікація системи одночасних рівнянь.
- •59. Непрямий метод найменших квадратів для оцінювання параметрів системи одночасних рівнянь.
- •60. Двокроковий метод найменших квадратів для оцінювання параметрів системи одночасних рівнянь.
- •31. Поняття гетероскедастичності залишків
- •49.Часовий ряд в загальному вигляді. Поняття тренду, сезонної, циклічної та випадкової компоненти. Основні етапи аналізу числових рядів.
- •51. Експоненціальне згладжування часового ряду.
- •50. Метод ковзної середньої для згладжування часового ряду
- •48. Автокореляція часового ряду, коефіцієнт автокореляці, автокореляційна функція.
- •36. Узагальнений метод найменших квадратів для моделі з гетероскедастичністю залишків.
- •42. Узагальнений метод найменших квадратів для знаходження оцінок параметрів моделі з автокорельованими залишками.
- •41. Коефіцієнт автокореляції залишків першого порядку.
- •37. Зважений метод найменших квадратів.
- •38. Суть та наслідки автокореляції стохастичної складової.
- •46. Поняття часового лагу. Моделі з часовим лагом незалежних змінних.
46. Поняття часового лагу. Моделі з часовим лагом незалежних змінних.
Часовий лаг - номічний показник, що відображає відставання або випередження в часі одного немічного явища порівняно з іншим, пов’язаним з ним явищем. Модель називається загальною моделлю лагу, якщо для неї справджуються такі умови:
1)
,
,
для будь-яких k,j;
2)
3)
4)
5)
Узагальнена
модель лагу містить не лише лагові
змінні, а й інші фактори – пояснювальні
змінні -
,
,
,
що
характеризують поточні умови
функціонування економетричних систем
у періоді t.
Існує також і такий розподіл. Якщо модель має дві пояснювальні змінні наприклад X і Z, то найпростіше припустити, що для обох змінних вибирається однакове значення λ. Якщо взяти параметри λ різними для різних пояснювальних змінних, то до моделі потрібно буде ввести інші змінні.