Контрольные, курсовые, рефераты, тесты – готовые и на заказ!
 Гарантия качества, доступные цены, индивидуальный подход
 Работы выполняют высококвалифицированные специалисты
Войти      Регистрация
 тел. 8-912-388-82-05
  std72@mail.ru
> 20 лет успешной работы
> 50000 выполненных заказов
Отзывы/вопросы

Форма входа



Главная » Учебно-методические материалы » ЭКОНОМЕТРИКА » Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике. Яковлева А.В.

Методы фильтрации временного ряда
18.12.2011, 01:51

Методы фильтрации временных рядов предназначены на решение проблем, возникающих при исследовании взаимосвязи между двумя и более временными рядами, с помощью исключения из них трендовой и сезонной компонент.

К проблемам, которые позволяют устранить методы фильтрации временных рядов, относятся:

1) проблема ошибочности показателей тесноты и силы связи:

а) если временные ряды, между которыми изучается взаимосвязь, содержат циклическую или сезонную компоненту одинаковой периодичности, то в результате значение показателей тесноты связи будет завышено;

б) если один из временных рядов содержит циклическую или трендовую компоненту или периодичность совместных колебаний различна, то в результате значение показателей тесноты связи будет занижено;

2) проблема «ложной корреляции»:

а) если временные ряды, между которыми изучается взаимосвязь, содержат тренды одинаковой направленности, то уровни этих рядов будут положительно коррелированны;

б) если временные ряды, между которыми изучается взаимосвязь, содержат тренды противоположной направленности, то уровни этих рядов будут отрицательно коррелированны.

Первая проблема решается путём исключения из временного ряда сезонной компоненты.

Если временной ряд представлен в виде аддитивной модели, то сезонная компонента устраняется путём вычитания из исходных уровней ряда показателей абсолютных отклонений Sai.

Если временной ряд представлен в виде мультипликативной модели, то сезонная компонента устраняется путём деления исходных уровней ряда на индексы сезонности Isi.

Проблема "ложной корреляции” решается путём исключения из временного ряда трендовой компоненты.

Предположим, что исследуется зависимость между двумя временными рядами – Х и Y. При этом была построена модель регрессии вида:

Yt=β0+β1*Хt+εt.

Для выявления «ложной корреляции» необходимо провести анализ остатков данной модели регрессии, потому что если в модели присутствует обычная автокорреляция остатков, следовательно, существует и «ложная автокорреляция».

Исключение трендовой компоненты осуществляется с помощью метода отклонений от тренда.

Алгоритм реализации метода отклонений от тренда:

1) вычисляются отклонения уровней временных рядов Yt и Xt от их значений, рассчитанных на основе уравнений тренда:

2) определяется степень тесноты связи между полученными отклонениями с помощью коэффициента корреляции:

3) для линейной модели регрессии строится модель зависимости отклонения e(yt) от e(xt):

e(yt)=a0+a1* e(xt).

Неизвестные коэффициенты данной модели рассчитываются с помощью классического метода наименьших квадратов по формулам:

В результате получим модель вида:

e(yt)=a1* e(xt).

Исключение трендовой компоненты можно также осуществить с помощью метода последовательных разностей. При этом рассчитываются разности между текущим и предыдущим уровнями для каждого временного ряда:

Далее рассчитывается показатель линейной корреляции абсолютных цепных приростов по формуле:

На основании показателей абсолютных цепных приростов можно построить линейную модель регрессии вида:

где а1 – это коэффициент, который уравнении характеризует в среднем прирост Y при изменении прироста Х на единицу своего измерения;

а0 – это коэффициент, который характеризует прирост Y при нулевом приросте Х.

С помощью разностных операторов первого порядка можно исключить автокорреляцию только в тех временных рядах, в которых основная тенденция выражена прямой линией.

С помощью разностных операторов второго порядка можно исключить автокорреляцию в тех временных рядах, в которых основная тенденция выражена параболой второго порядка.

http://lib.rus.ec




БАНКОВСКОЕ ДЕЛО
БУХГАЛТЕРСКИЙ, УПР. И ФИН. УЧЕТ
БЮДЖЕТ И БЮДЖЕТНАЯ СИСТЕМА РФ
ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА, ТВ и МС, МАТ. МЕТОДЫ
ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ
ДОКУМЕНТОВЕДЕНИЕ И ДЕЛОПРОИЗВОДСТВО
ИНВЕСТИЦИИ
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ЭКОНОМИКЕ
ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
МАРКЕТИНГ
МЕНЕДЖМЕНТ
МЕТ. РЕКОМЕНДАЦИИ, ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ
МИРОВАЯ ЭКОНОМИКА И МЭО
НАЛОГИ И НАЛОГООБЛОЖЕНИЕ
ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ПРАВОВЕДЕНИЕ
РАЗРАБОТКА УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
РЫНОК ЦЕННЫХ БУМАГ
СТАТИСТИКА
УПРАВЛЕНИЕ ПЕРСОНАЛОМ
УЧЕБНИКИ, ЛЕКЦИИ, ШПАРГАЛКИ (СКАЧАТЬ)
ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ
ФИНАНСЫ, ДЕНЕЖНОЕ ОБРАЩЕНИЕ И КРЕДИТ
ЦЕНЫ И ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ
ЭКОНОМИКА
ЭКОНОМИКА, ОРГ-ЦИЯ И УПР-НИЕ ПРЕДПРИЯТИЕМ
ЭКОНОМИКА И СОЦИОЛОГИЯ ТРУДА
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ (МИКРО-, МАКРО)
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
ЭКОНОМЕТРИКА
Оформить заказ
Ваше имя *
Ваш e-mail *
Контактный телефон
Город *
Учебное заведение *
Предмет *
Тип работы *
Тема работы/вариант *
Кол-во страниц
Срок выполнения *
Прикрепить файл
Дополнительные условия


Статистика
Онлайн всего: 14
Гостей: 14
Пользователей: 0