
- •Моделі ancova
- •2.1. Ancova - Модель при наявності у фіктивної змінної двох альтернатив
- •2.2. Моделі ancova за наявності у якісних змінних більш двох альтернатив
- •3. Використання фіктивних змінних у сезонному аналізі
- •Нелінійні моделі
- •2. Нелінійні регресії 1-го класу
- •2.1. Поліноміальна модель
- •2.2. Гіперболічна модель
- •3. Нелінійні регресії 2-го класу
- •3.1. Показникова моделі
- •3.2. Степенева модель
- •4. Виробнича функція Кобба – Дугласа
- •Основні наслідки мультиколінеарності:
- •Дослідження наявності мультиколінеарності
- •Ознаки мультиколінеарності
- •1. Поняття системи одночасних структурних рівнянь та різновиди їх форм
- •2. Необхідність використання систем рівнянь
- •1. Модель «Попит - пропозиція»
- •2. Модель формування доходів Кейнса
- •3. Моделі is-lm
- •2. Складові систем рівнянь
- •3. Мнк для систем одночасних рівнянь - непрямий метод найменших квадратів (нмнк).
- •Ідентифікація системи одночасних рівнянь
- •1. Часові ряди. Лаги економічних моделей
- •Причини наявності лагів в економіці
- •2. Оцінка моделей із лагами
- •3. Перетворення Койка
- •3. Структура часових рядів
- •Виявлення тренду:
- •4. Автокореляція спостережень часових рядів
- •5. Стаціонарні ряди
- •Прогнозування за допомогою часових рядів
3. Структура часових рядів
Систематична складова ч. р. – результат впливу постійно діючих складових:
тренд – системна лінійна або нелінійна компонента, яка змінюється у часі;
сезонність – період коливання спостережень ч. р. протягом одного року;
циклічність – період коливання за період більше 1 року.
Стохастична (випадкова) складова – випадкова похибка (шум), яка впливає на часовий ряд нерегулярно, яка може з’явитися в разі різкого і раптового впливу (катастрофічні коливання) і мають найбільш сильний вплив на основні тенденції ч. р., і шум, викликаний діями наявних факторів або пов'язаний із похибками спостережень.
Окрема
складова ч. р. є функцією багатьох
змінних:
,
де Т
-
тренд, S
– сезонність, С
–
циклічність, Е
– випадковий шум:
адитивна
модель часового ряду
мультиплікативна
модель
мішана
модель
Виявлення тренду:
Один із найпростіших критеріїв – медіанний критерій:
часовий ряд обсягом
впорядковується за зростанням;
визначається медіана ряду
порівняння початкових значень із медіаною
-
загальна кільсть серій знаків «+», «-»;
-
кількість найдовшої серії знаків.
перевірка гіпотези про відсутність тренду: відхиляється за умов невиконання хоча б однієї нерівності
Виявлення сезонної складової
Аддитивна модель |
Мультиплікативна модель |
(
за незмінності у часі амплітуди
сезонних коливань) |
|
(амплітуда
сезонних коливань змінюється у часі)
|
|
В якості сезонної складової використовується |
|
-
абсолютне відхилення -
сума всіх сезонних відхилень
|
|
Перед
розрахунками сезонних складових
вихідний ряд вирівнюється (метод
ковзких середніх, експоненційного
згладжування) -
добуток індексів сезонних відхилень
|
|
Використання сезонних фіктивних змінних
-
Квартал/ Ф.з.
Д1
Д2
Д3
1
0
0
0
2
1
0
0
3
0
1
0
4
0
0
1
Модель
часового ряду із фіктивними змінними
Базове значення фіктивної змінної - для 1 кв.
Базове
рівняння - рівняння тренду для 1 кв.
для
2 кв.:
для
3 кв.:
для
4 кв.:
-
характеризує середню абсолютну зміну
спостережень часового ряду в разі впливу
основних тенденцій.
Оцінка сезонної компоненти для кожного сезону = різниці між середніми значеннями вільних чисел всіх регресійних рівнянь і значенням сталого числа одного із рівнянь:
-
для 1 кв.
-
для 2 кв.
-
для 3 кв.
-
для 4 кв.