Эконометрика
Финансово-экономические дисциплины
  • формат pdf
  • размер 393.96 КБ
  • добавлен 06 декабря 2011 г.
Губанов В.А. Непараметрическое выделение динамических сезонных циклов
Препринт WP2/2002/
01. – М.: ГУ ВШЭ, 2002. – 33 с.

В работе предложен непараметрический алгоритм сезонной корректировки временных рядов с динамическими сезонными эффектами, основанный на использовании вариационных принципов. Приводится реализация метода для непрерывных функций и временных рядов. Обсуждаются ее особенности и ограничения. Полученные численные результаты сравниваются с результатами сезонной корректировки на основе других методов. Рассмотрены сезонные эффекты отдельных показателей российской переходной экономики с
учетом кризисных явлений 1998 г.
Похожие разделы
Смотрите также

Буре В.М., Евсеев Е.А. Эконометрика

  • формат doc
  • размер 270.14 КБ
  • добавлен 17 ноября 2010 г.
Содержание Введение Основные элементы эконометрической модели Модель парной регрессии. Построение оценок параметров парной ререссии Спецификация модели парной регрессии Парная линейная регрессия. Оценка параметров. Экономическая интерпретация Основные предположения регрессионного анализа Исследование статистической значимости парной регрессии. Проверка некоторых предпосылок регрессионного анализа Статистические свойства оценок. Проверка статис...

Верзилин Д.Н., Максимова Т.Г. Эконометрика. Принятие управленческих решений на основе статистических данных

  • формат pdf
  • размер 1.06 МБ
  • добавлен 30 января 2011 г.
С. -Петербург, Изд-л Политехнического университета, 2008. - 118 с. В пособии рассматриваются основы регрессионного анализа (парного, множественного, и т. д. ), который занимает центральное место в математико-статистическом инструментарии эконометрики. Описаны методы учета сезонных и случайных параметров в экономике. Даны примеры решения задач в пакетах Escel и STATISTICA. Приводятся рекомендации по проведению эконометрического исследования и при...

Касьянов В.А. Эконометрика

  • формат doc
  • размер 5.98 МБ
  • добавлен 22 декабря 2011 г.
Учебно-методическое пособие. - Екатеринбург: УПИ, 2007. - 197с. Парная регрессия и корреляция. Линейная модель парной регрессии и корреляции. Нелинейные модели парной регрессии и корреляции. Множественная регрессия и корреляция. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок на основе МНК. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии. Лин...

Контрольная работа - МНК, парная, множественная регрессия, системы эконометрических уравнений, ряды

Лабораторная
  • формат doc
  • размер 1.31 МБ
  • добавлен 25 сентября 2009 г.
ПГТУ 2009г. 22 стр. Теоретический вопрос: Предпосылки МНК, гомоскедастичность и гетероскедастичность, автокорреляция остатков. 4 задачи. Парная регрессия и корреляция: линейный коэффициент парной корреляции и средняя ошибка аппроксимации, значимость параметров регрессии и корреляции с помощью критерия Фишера, Стьюдента, точность прогноза, доверительный интервал. Множественная регрессия и корреляция: коэффициенты парной, частной и множественной ко...

Контрольная работа по эконометрике.вариант:798, 889, 895

Лабораторная
  • формат docx
  • размер 273.7 КБ
  • добавлен 15 сентября 2009 г.
ПГТУ, 2курс, 1 семестр. Задача: Проанализировать значения экономических показателей и спрогнозировать их будущее, используя теорию временных рядов. Задание Проверка существования тенденции Определение сезонных колебаний Построение уравнения регрессии для различного вида кривых y=f(t). Оценка точности построения каждой кривой. Выбор кривой для прогнозирования Расчет доверительных границ Прогнозирование объема продаж на следующий год с разбивко...

Лазарев А., Мешкова Л. Эконометрика - Временные ряды и прогнозирование

  • формат doc
  • размер 148.99 КБ
  • добавлен 21 марта 2010 г.
Настоящее учебное пособие посвящено как раз оцениванию тенденций и прогнозированию по временным рядам. Рассматриваются компонентный состав классической модели мультипликативного временного ряда, методы сглаживания временных рядов, прогнозирование по линейным, квадратичным и экспоненциальным моделям, построенным на основе метода наименьших квадратов, метод трендового прогноза по Хольту-Винтерсу и по авторегрессионным моделям, методы учета сезонных...

Лекции по эконометрике

Статья
  • формат doc
  • размер 1.55 МБ
  • добавлен 16 мая 2009 г.
Содержит лекции по разделам: парная и множественная регрессия, системы эконометрических уравнений, временные ряды. Без примеров. Приведен краткий справочник по формулам. Парная регрессия и корреляция. Линейная модель парной регрессии и корреляции. Нелинейные модели парной регрессии и корреляции. Множественная регрессия и корреляция. Спецификация модели. Отбор факторов при построении. уравнения множественной регрессии. Метод наименьших квадратов...

Семёнычев В.К. Идентификация экономической динамики на основе моделей авторегрессии

  • формат pdf
  • размер 8.21 МБ
  • добавлен 10 сентября 2009 г.
Самара: АНО «Изд-во СНЦ РАН», 2004. – 243 с. Монография посвящена разработке эффективных по точности, по возможности структурной идентификации и быстродействию методов идентификации и прогнозирования более сорока широко употребимых в практике экономических исследований динамических моделей параметров социально - экономических систем. Основой практически всех предлагаемых методов являются модели авторегрессии отсчетов. Идентифицируемые экономическ...

Шпоры по дисциплине Эконометрика

Шпаргалка
  • формат doc
  • размер 378.5 КБ
  • добавлен 08 июля 2010 г.
Понятие, предмет, задачи эконометрики. Основные этапы развития эконометрики. Особенности эконометрического метода. Основные этапы моделирования связи методом регрессии и корреляции. Спецификация моделей парной регрессии. Линейная регрессия и корреляция. Нелинейная регрессия. Прогнозирование по линейному уравнению регрессии. Проверка значимости коэффициентов простой линейной регрессии и адекватности регрессионной модели. Спецификация моделей множе...

Яновский Л П , Буховец А.Г., Голенская Т.А. Лабораторные работы по эконометрике

  • формат doc
  • размер 1.57 МБ
  • добавлен 26 апреля 2010 г.
Воронеж: ВГАУ, 2010. Модель парной линейной регрессии Модель множественной линейной регрессии Мультиколлинеарность. Отбор наиболее существен-ных объясняющих переменных в регрессионной модели Фиктивные переменные во множественной регрессии Использование фиктивных переменных для моделирования структурных изменений Исследование временного ряда Сглаживание временного ряда», в том числе в пакете СТАТИСТИКА Типы роста и трендовые модели Прогнозир...