Modelos de serie e identificación de relojes no estacionarios. Modelos de series e identificación de relojes estacionarios y no estacionarios. Sistemas econométricos
Para lograr a menudo indicadores económicos, presentados en la fila del reloj, se pueden plegar en estructura. Por cierto, el modelo de una fila de este tipo fomenta que el modelo de tendencia, estacionalidad y almacén periódico no conduzca a resultados significativos. Varios excedentes a menudo carecen de leyes estadísticas. Nybysh extendió modelos de filas estacionarias, modelos de autorregresión y modelos de promedio cambiante.
Veremos la clase de filas de relojes estacionarias. La preservación del polyagu en la inducción del modelo para el excedente de la fila horaria. u t Predijo su valor.
El modelo de autorregresión está diseñado para describir filas de relojes estacionarias. El proceso estacionario es satisfactorio al nivel de autorregresión de un pedido inconcluso para lograr un cambio rápido en el rendimiento. Mientras tanto, el modelo de autorregresión puede alcanzar un orden de magnitud más alto, ya que puede aproximarse como un proceso estacionario. Junto con el sistema, el modelo de autoregresión a menudo se bloquea para el modelo de excedente en el mismo modelo paramétrico, por ejemplo, modelos de regresión o modelos de tendencia.
Markov es el nombre de los procesos en los que el objeto se encuentra al comienzo del momento, la hora comienza solo por el campamento en el momento dado, y no miento en la forma en que llegará el objeto. En términos del análisis de correlación para las filas de horas, el proceso de Markov se puede describir en el siguiente orden: si estadísticamente significativo es el enlace de correlación de la fila de salida al lado, lo colocamos en un intervalo de una hora y todos los días en el filas, tres horas en el medio, con dos horas de diferencia. En el rango ideal de rendimiento, la relación es cero.
tu(t)=m u(t-1)+mi(t) , (5.1)
Delaware metro- eficiencia numérica | metro|<1, mi(t( mi(t)) = 0, E ( mi(t)mi(t+ T)) =).
El modelo (5.1) también se denomina proceso de Markov.
mi(tu(t)) º0. (5,2)
r(tu(t)tu(t± t))=metro t. (5,3)
Dtu(t)=s 2 /(1-metro 2). (5.4)
cov tu(t)tu(t± t)) = metro t Dtu(t). (5.5)
З (5.3) está agarrando, para quién | metro| cerca de una dispersión tu(t) Habrá más variación e t... Tse significa (mirando (5.2) metro=r(tu(t)tu(t± 1)) = r(1) parámetro tobto metro puede interpretarse como el primer orden de autocorrelación), pero en los tiempos de fuerte correlación del segundo tu(t) Varios zburen débiles e t rocoso tu(t).
De la mente estacionaria, un número de (5.1) es el comienzo de la estacionaria | metro|<1.
Función de autocorrelación (ACF) r(t) El proceso de Markov comienza con la relación (5.3).
Función de autocorrelación privada
r frecuente ( t)=r(tu(t)tu(t+t)) | tu(t + 1)=tu(t + 2)=…=tu(t + t-1)=0
se puede calcular mediante la fórmula: r frecuencia (2) = ( r(2)-r 2 (1))/(1-r 2 (1)). Para otro orden vishche (div., P. 413, 414) maє buti r frecuente ( t)=0 "t= 2,3, .... Tse manualmente vikoristovuvati para la selección del modelo (5.1): calculado por las discrepancias estimadas tu(t)=y t-las correlaciones privadas variables son estadísticamente insignificantes y aparecen como cero en t= 2,3, ..., luego el modelo victoriano Arkansas(1) para la descripción del excedente que es reemplazado por la lista de datos.
Identificación del modelo. Es necesario evaluar estadísticamente los parámetros metroі s 2 modelos (5.1) detrás de los valores explícitos de la serie de salida y t.
Occidentalizado ................................................. .............. .2
1. Análisis básico de filas horarias ................ 4
2. Análisis de la serie de relojes ........................................ 9
2.2 Fila de horas del almacén de Nevipadkovo y métodos de yogo zhladzhuvannya ........................................ . ................ once
2.3 Modelos de índices y series de relojes estacionarios ... 13
2.3.2. Modelos de orden medio variable q (modelos MA (q)) ... .17
Visnovok ................................................. .............. 21
Literatura ................................................. ............... 23
Entrada
En los últimos años en la literatura económica, existe un gran respeto por una serie de dinámicas de relojes. El desarrollo del análisis económico en forma de datos estadísticos, que caracterizan los procesos preeconómicos y la progresión en la hora en forma de filas de vigilancia. Al mismo tiempo, no suele ser una y la misma serie de tiempo salir victorioso de los últimos problemas de desarrollo.
Está lejos del valor zavzhdnya de la fila de horas que debe moldearse solo antes del flujo de los burócratas. A menudo, el desarrollo de ese proceso está rodeado de leyes internas, y el resultado está determinado por el proceso de ser picado brutalmente por algún tipo de fluctuaciones fluctuantes. Es de particular interés representar procesos que están en un modo "transicional", es decir, procesos que son "estacionarios" en el sentido de ser "estacionarios", pero en el preludio de la hora para mostrar el poder de un no- serie de relojes estacionarios, pero que se explica por la vejez En situaciones en las que la fila de relojes se forma bajo la entrada de un conjunto de factores diferentes y no decrecientes, el análisis de la serie de relojes, tanto resultante como factorial, es menos significativo. El precio es necesario para la correcta identificación de modelos, lo que será necesario para información sobre procesos previos (autorregresión vectorial, modelos de correcciones para indultos, modelos dinámicos con registros actualizados, etc.).
Al analizar las filas de los relojes, lo principal es llegar al final, describir y / o modelar sus estructuras. La meta de tales dosis, por regla general, es más amplia que simplemente modelar las dosis de todos los procesos. El modelo se ha motivado a despertar para salir victorioso de la extrapolación o pronóstico de la serie horaria, y cómo el pronóstico puede servir como el criterio correcto al elegir el medio de varios modelos alternativos. Es necesario fomentar una serie de buenos modelos para otros suplementos, como corregir los efectos estacionales y suavizar. Nareshty, sugirió que los modelos pueden salir victoriosos para el modelo estadístico de la próxima serie de advertencias en el caso de los grandes sistemas, para los cuales la fila del reloj se considera como la información de entrada.
En relación con la aparente misericordia de los indicadores económicos, las aparentes fluctuaciones que gobiernan los sistemas visuales, cuando las filas del reloj se retrasan, los datos estadísticos relativos están ampliamente estancados. En el marco de este enfoque de los tiempos de la hora, surgen una serie de preguntas en cuanto a la implementación de un determinado proceso. Al mismo tiempo, se transfiere implícitamente que la fila de la hora parece ser una estructura, ya que es del último de los valores grandes independientes, por lo que no es un conjunto de valores numéricos absolutamente independientes. (Los elementos Deyakі de la estructura en varios pueden aparecer de la misma manera en la visualización de un análisis visual simple de un gráfico en una fila. Se puede aplicar, por ejemplo, a dichos componentes en una fila como una tendencia y un ciclo.) Con algunas advertencias, es prácticamente importante cuando se utilizan modelos victorianos para la predicción. Las aplicaciones de tales modelos son modelos de autorregresión, modelos promedio y de combinación: modelos AR (p), MA (q), ARMA (p, q), ARIMA (p, k, q).
Al impulsar modelos de conexiones en las perspectivas de preconstrucción, es necesario asegurar que el hecho de que sean evidentes, ya sea en la vida cotidiana, en la serie macroeconómica analizada en la tendencia estocástica (no determinista). Además, parece que es necesario informar sobre la introducción de filas de piel a la clase de filas, que son estacionarias según la tendencia (o simplemente estacionarias) - filas TS (tendencia estacionaria), o para la clase de filas, muy de moda. Se reduce a una fila estacionaria (o estacionaria, según una tendencia) solo por medio de una fila de diferenciación única o k-veces - fila DS (diferencia estacionaria). El principio de diferencia entre dos clases de filas se encuentra en el hecho de que, en los tiempos de TS, ya no existe una tendencia común a llevar a una fila estacionaria, como en una serie de DS, hay demasiada una tendencia para los niños.
Capítulo 1. Análisis básico de filas de observación.
Principios de visibilidad de la fila de horas al final del día como advertencia, cómo hacer un vypadkova vibirka, volar en la ofensiva:
en Perche, a la vista de los elementos de la vipadkovo vibra, los miembros de la fila de hora-tiempo no están más cerca;
de manera diferente, los miembros de la serie de tiempo no están limitados por є; sin embargo, están distribuidos de manera similar, por lo que P (xt< x} P{xt < x} при t t.
Esto significa que la potencia y las reglas del análisis estadístico de la vibración no se pueden ampliar en la fila del reloj. Por otro lado, la interconexión de los integrantes de la serie temporal tiene su propia base específica para provocar los valores pronosticados del indicador analizado según los valores observados.
Génesis es una advertencia, scho estableció una fila de vigilancia (mecanismo de cría danikh). Se puede leer sobre la estructura y clasificación de los principales oficiales, antes de que se forme el valor de tiempo de la fila de horas. Como regla general, existen 4 tipos de tales factores.
Dovgotrivali, scho configurando la tendencia original (en perspectivas triviales) en el cambio del signo analizado xt. Nombra la tendencia a ser descrita detrás de la ayuda de esta función de no caída ftr (t) (con el argumento de є hora), como regla, monótona. Esta función se denomina función de tendencia o simplemente tendencia.
Estacional, scho para formar periódicamente repitió al mismo tiempo la roca del signo analizado. Oskilki tsya función (es) es culpable de ser periódicamente (con períodos, múltiples "estaciones"), en la misma variación analítica asumir el papel de armónicos (funciones trigonométricas), periodicidad de aquellos, que, por regla general, se han sumado hasta.
Cíclico (coyuntural), cómo se forman los cambios de la función analítica, el cambio de los ciclos previamente preparados de naturaleza económica o demográfica (el kondrat, demográfico será significativo, etc.) El resultado de estos factores es
Vipadkovi (irregular), que no pasa por el proceso de reconstrucción. Їx vertiendo en la forma del valor de la serie de horas de modo que resumiré la naturaleza estocástica de los elementos xt, pero, además, la necesidad de interpretación x1, ..., xT, como precaución, se romperá a lo largo de la valores grandes del factor 1, T. para la ayuda de los valores vypadkovyh ("excedente", "pomilok") t.
En absoluto, no es necesario, pero en el proceso de formar el significado de cualquier fila de vigilancia, los funcionarios de todo tipo participaron de la noche a la mañana. Los dibujos sobre ellos, tomando el destino de los funcionarios de un tipo dado en el significado formulado de una serie específica, pueden basarse en el análisis del día picante de la empresa, así como en el análisis estadístico especial de la serie de relojes por hora. . Sin embargo, en todo tipo de problemas, el destino de estos factores no es el mismo. En tal rango, en la mirada hacia el exterior, se formula el modelo (con un esquema estructural aditivo para la inyección de factores):
xt = 1f (t) + 2 (t) +3 (t) + t. (1)
de i = 1, ya que el factor del i-ésimo tipo participa en el valor formulado de la serie i i = 0 - en el i-ésimo tipo.
Análisis básico de filas de vigilancia. El análisis meta-estadístico básico de la serie temporal del campo es en el caso de la serie de trayectoria explícita:
la significación de las funciones no uniformes de la presencia en la distribución (1), de modo que la significación del valor de los indicadores i;
para proporcionar evaluaciones “buenas” para funciones silenciosas que no caigan, como estar presente en la lista (1);
Elija un modelo que describa adecuadamente el comportamiento del gran excedente t y evalúe estadísticamente los parámetros del modelo.
Revisión exitosa de las empresas reaseguradoras, ampliada con la métrica básica del análisis estadístico de la serie horaria, є la base para alcanzar la dotación de propósitos aplicados en el futuro y, en primer lugar, para la revisión del establecimiento de un pronóstico a corto plazo de la línea media de la hora. En resumen, los principales elementos del análisis econométrico de las filas horarias.
Algoritmo para inducir el modelo de la serie de relojes sobre la aplicación de modelos aditivos y multiplicativos
El algoritmo fomenta que los modelos de la serie de relojes, incluida la colección cíclica, se almacenen desde las etapas principales, que se pueden desarrollar fácilmente para los modelos aditivo y multiplicativo.
El modelo, habiendo introducido uno para una fila de almacén cíclica, es comprensible, independientemente de un ciclo trivial, así como de carácter estacional u oportunista. Significativamente її s t. Todi es un modelo aditivo que se parece a y t = u t + s t + e t, y es multiplicativo - y t = u t * s t * e t.
Estos son los pasos principales para fomentar modelos:
1) Suavizar una serie sobre la base del promedio, ya que se tarda aproximadamente una hora en romper, lo cual es un ciclo trivial.
2) El valor del componente cíclico o estacional (con más detalle div. Ulisova I.I., Kurisheva S.V., Kosteeva T.V. -251). Para el modelo aditivo de la suma, el valor del componente completo para todos los períodos de un ciclo es el culpable de cero, y en el modelo multiplicador, el número de períodos en el ciclo. Para rakhunok tsiy, cuide la reciprocidad del componente cíclico.
3) Modelos Usunennya z de componentes cíclicos. El modelo aditivo tiene una buena forma de ver, por lo que se puede ver el modelo y t = u t + e t. El modelo multiplicativo tiene un largo camino por recorrer, por lo que se ve el modelo y t = u t * e t.
4) Serie analítica de virivnyuvannya otrimannya y t = u t + e t o y t = u t * e t sobre la base de provocar la tendencia constante y t = f (t).
5) Agregue un componente cíclico (en los tiempos de un modelo aditivo) o multiplique їх por él (en los tiempos de un modelo multiplicativo): y t = f (t) + s t o y t = f (t) * s t.
6) Rivnyannya rozrakhunkovyh valor del rivn en un número, tomado como modelo estimulado adicional, con valores fácticos. Evaluación del modelo otrimano, rozrahunok de subvenciones.
Las filas de temporización pueden ser de naturaleza estocástica y, aparentemente, para ellas, puede haber diferentes características.
La fila de reloj del equipo estacionario es una fila de reloj completa, para la cual todas las características son permanentes.
Significa que si no tomáramos un fragmento de la hora, el valor característico del indicador sería el mismo que para cualquier intervalo de hora entre las filas. El componente de tendencia en la fila estacionaria de miras.
La fila de poder por horas de equipos no nacionales no es volodya.
Las series de tiempo aparentemente estacionarias y no estacionarias se presentan en poco 5.1.
desarrollar un entendimiento débilі Suvoro estacionario... Para vvvat una serie de débilmente estacionaria, aunque estacionaria en un sentido amplio de la palabra, para terminar, para ganar una dispersión y rendimiento de autocorrelación basados en matemáticas consistentemente. Para un mayor valor de la estacionariedad, es necesario tener acero y otras características (la función es culpable de ser la misma), ya que se informa que se incluye en el curso de la teoría de la imagen.
Memoria deslizada, pero ya sea una fila estrictamente estacionaria, débilmente estacionaria, pero no navpaki. En tal rango, peretin (parte trasera) sin rangos débilmente estacionarios y sin rangos estrictamente estacionarios є sin rangos estrictamente estacionarios. Unificación de filas débilmente estacionarias impotentes y filas estrictamente estacionarias impotentes: filas débilmente estacionarias impotentes (las filas más estrictamente estacionarias entran en filas débilmente estacionarias).
Al usar una serie de relojes estacionarios, puede haber "gran ruido" en los modelos de regresión (que se ordenan al mismo tiempo que el mismo componente, para aquellos controlados matemáticamente y la varianza es permanente (en el caso general, un valor es igual a uno) superávit).
Serie ergódica. El importante poder de los trabajadores de las filas estacionarias є el poder ergosidad... La esencia del poder de un polo es que, para una serie de un año a otro, es matemáticamente correcto en la inmensidad de ser educado matemáticamente en primer lugar.
No opte por un proceso débilmente estacionario en ningún momento de la hora t matemáticamente ochіkuvannya valor M (y t) = μ (no matemáticamente ochіkuvannya en el espacio). La razón matemática en la hora es el promedio del valor n de la serie de horas en n ® ¥. Yaksho, entonces esa serie es anual.
En otras palabras, para una serie de relojes estacionarios, el valor promedio se basa en una implementación real para los momentos dados a la hora, el valor promedio se basa en la hora calculada según una implementación.
abstracto: De las filas horarias hay un tamaño económico que puede acostarse por cada hora. Al mismo tiempo, se transmite de forma discreta, en primer lugar, hablando de procesos vypadkovyh y no de series de tiempo.
Modelos de filas de relojes estacionarias y no estacionarias, identificación їх
Nekhai Clear Timo Row. No se moleste con un equipo de la serie temporal de aceptar valores numéricos. Puede comprar, por ejemplo, los precios de una barra de pan en una tienda local o el tipo de cambio de un dólar por rublos en el punto de cambio más cercano. Hay dos tendencias principales en el comportamiento de la serie de relojes: la tendencia y la colección periódica.
Con una amplia tendencia en la tendencia, la cantidad de barbecho se debe a la hora del tipo lineal, cuadrático, que es la misma forma de suavizado (por ejemplo, el suavizado exponencial) y método de mínimos cuadrados... En otras palabras, la tendencia se despeja de las principales tendencias de la serie de relojes.
La fila de observación comenzará a moverse alrededor de la tendencia y la visualización de la tendencia a menudo parece ser correcta. A menudo, el precio está ligado a la periodicidad natural o indicada, por ejemplo, estacional o mensual, mensual o trimestral (por ejemplo, dependiendo de las gráficas de pago por latka y pago de impuestos). Parte de la obviedad de la periodicidad y aún más, las razones de la oscuridad y el establecimiento de la economometría es la razón por la que es eficiente y la periodicidad.
Los métodos elementales para evaluar las características de las filas de vigilancia me invitan a completar los informes para mirar los cursos en "Teoría de la estadística" (div., Por ejemplo, manejadores), para eso no es necesario ordenar en detalle aquí. (Además, sobre los métodos exitosos para evaluar el período y el almacén más periódico, muévase a continuación).
Características de la fila del reloj... Para obtener más detalles vyvchennya, mire las filas vykorystovyuyu modelos motivacionales y estadísticos. Cuando la fila del reloj está llena, parece un proceso aleatorio (con una hora discreta), las características principales son
Dispersión, tobto
і función de autocorrelación ver fila
para que la función de dos invernales, yaka dorivnyu correlación kofіtsієntu entre dos valores de la fila de horas i.
Los perros guardianes teóricos y aplicados tienen una amplia gama de modelos de series de relojes. visible desde el chat estacionario modelos. Tienen funciones especiales 
para cualquier número de veces a la una, y luego se vuelven a asegurar todas las características de la fila de horas no lo dudes por horas... Zokrema, aclaración matemática y varianza є por valores constantes, función de autocorrelación para establecer solo lo antes posible. Las filas de tiempo, que no son estacionarias, se denominan no estacionario.
Modelos de regresión lineal con homocedasticidad y excedentes heterocedásticos, independientes y autocorrelacionados. Se puede ver en dicho vishche, lo principal es la "limpieza" de la serie temporal de vistas vidkish, para evaluar la aclaración matemática. Visto desde los modelos más simples análisis de regresión, Razglyanutih en, aquí el rango natural es más modelos plegables. Por ejemplo, la dispersión se puede depositar por hora. Nombre de estos modelos heterocedástico Y es decir, en el que no hay mucho barbecho cada hora - homocedasticidad. (Más precisamente, parece que los términos se pueden establecer no solo hasta la "hora" de invierno, o hasta las de invierno).
el respeto... Yak ya se entiende en "análisis estadístico Bagatomirny", un modelo simple método de mínimos cuadrados admitiendo llegar a lugares lejanos, especialmente en el campo de los sistemas de equipos económicos de una hora para filas de vigilancia. Para la racionalización de la teoría y los algoritmos, es necesario dominar el álgebra matricial. A los que están muy callados, a los que es tsikavo, antes de la literatura sobre los sistemas de métricas económicas y sin el medio en las filas de horas, en las que es especialmente abundante referirse a la teoría espectral, para ver la señal armoniosa. de la aplicación ruidosa. Por primera vez, hay una gran área de dosis científicas y aplicadas detrás de la sección de piel del libro, y es aún más importante dedicar mucho dinero. Sin embargo, a través de obmezhen_st obsyagu books mi zmushenі viklad zrobiti concise.
Sistemas econométricos
Aplicación de la autorregresión del modelo... En la calidad del trasero de la mazorca, modelaré clara y económicamente la serie de tiempo, que describirá la evolución del índice de precios de vida (índice de inflación). Nekhai: precios en aumento durante un mes (para obtener un informe sobre el problema, consulte "Análisis econométrico de la inflación"). Todi sobre el pensamiento de los economistas deyakie naturalmente lo dejó ir,
| (6.1) |
de - zrostannya tsіn en poperednіy mіsyats (a - deyaky koefіtsієnt zagasannya scho peredbachaє scho en vіdsutnostі zovnіshnіy vplivіv zrostannya tsіn pripinitsya) - constante (Won vіdpovіdaє lіnіynomu zmіnі magnitud de la hora), - dodanok, vіdpovіdne vplivu emіsії peniques (tobto zbіlshennya obsyagu peniques en la economía del país, establecida por el Banco Central) en el tamaño y la proporción de la economía con la eficiencia, y la entrada no aparecerá de una vez, sino después de 4 meses; nareshti, - esta mala conducta inevitable.
El modelo (1), que no se ve afectado por su simplicidad, muestra modelos económicos, plegables y de arroz ricamente característicos. En primer lugar, tengo un respeto bestial por aquellos que no cambian de opinión (rozrahovyatsya) en medio del modelo, yak. Їx nombre endógeno (interno)... Іnshi pregunta a zzovni (tse exógeno zminnі). Inodi, yak en teoría de la gestión, medio invierno exógeno, ver kerovanos cambio, es decir, con cuya ayuda el administrador puede adaptar el sistema a las necesidades del país.
De otra manera, en spіvіdnoshennі (1) hay cambios de nuevos tipos, con retrasos, de modo que los argumentos sobre los cambios no se introducen hasta el momento de fluir de la hora, sino hasta que pasan los momentos.
En tercer lugar, doblar el modelo económico al tipo (1) no es una operación de rutina. Por ejemplo, cuando se almacena durante 4 meses en un plazo atado con un centavo, el resultado es llegar al procesamiento estadístico de primer plano vitonizado. Dalі, vimagає vivchennya nutrición de barbecho o valores de indiferencia. A partir de la fecha del cambio de alimento para acostarse, como ya se suponía, la implementación del procedimiento es específica. método de mínimos cuadrados.
Por otro lado, en el modelo (1), los 3 parámetros no disponibles y la configuración método de mínimos cuadrados vipisati no importa:
problema de identificación de documentos... Al parecer ahora el modelo de tapa (6.1) con un gran número de endógenos i invierno exógeno, Con rezagos y estructura interna abatible. Aparentemente, no es insípido, pero quiero una solución para tal sistema. Para eso, no hay uno, sino dos problemas. Chi є hoch una solución (problema de identificación)? Si es así, ¿cómo saber cuál es la mejor solución para los jóvenes? (El precio es un problema de estimación estadística de parámetros).
Primero, primero, y la otra tarea es completar el plegado. Para la revisión de ambos edificios, se han dividido métodos sin método; Al despertar, a menudo es difícil deshacerse de las evaluaciones estadísticas, que no son posibles (parece estrictamente imposible navegar a través de estimaciones).
Se describen brevemente los resultados de la ampliación de la recepción en los robots con los sistemas de economía simple en cualquier lugar.
Sistema de rivnyans económicos lineales de una hora... Puramente formalmente, todos los cambios son posibles durante los inviernos, que solo pueden estar en el tiempo de flujo durante una hora. Por ejemplo, en el caso de un ryvnyannya (6.1) para terminar
Todi rivnyannya vista a tope
| (6.2) |
Aparentemente, también existe la posibilidad de probar modelos de regresión de una estructura cambiante a modo de introducción del verdadero invierno. En algunos valores de hora (por ejemplo, en la mazorca), toman el mismo valor y, al mismo tiempo, se apagan (en realidad, igual a 0). Como resultado, formalmente (matemáticamente), un mismo modelo describe el número de áreas agotadas.
Métodos indirectos, de dos y tres pasos de mínimos cuadrados... Ya ha comenzado, dividido por una masa de métodos en el análisis heurístico de los sistemas de métricas económicas. Los olores son indicativos para la resolución de problemas silenciosos, pero cuando intentas conocer la solución numérica de los sistemas.
Uno de los problemas está relacionado con la manifestación de apiorny sobre los parámetros. Por ejemplo, la parte de las tareas del hogar puede vitrificarse, ya sea para vivir o para salvarse. Esto significa que la suma de unos pocos cich dos tipos de vitrat aprіorі dorіvnyuє 1. Y en el sistema de rivnyans económicos, cі porciones pueden tener el destino de un hermano. Recesión de Mimovoli método de mínimos cuadrados, No respetes bestialmente a aprіorne obmezhennya, pero luego pіdkoriguvati. Esto se llama indirecto método de mínimos cuadrados.
de dos sangre método de mínimos cuadrados Polyaga es que es posible evaluar los parámetros del sistema circundante y no mirar el sistema como un todo. A la misma hora, tres pasos método de mínimos cuadrados zastosovuє para evaluar los parámetros del sistema y ryvnyany de una hora en su conjunto. De vez en cuando, antes de la prueba cutánea, se utiliza un método de dos pasos para evaluar la eficiencia y la eliminación de la prueba cutánea, y luego se establece la estimación de la matriz de covarianza de fallas. método de mínimos cuadrados.
Gestor i ekonomіstu no slіd stavati fahіvtsem Zi skladannya i sistemas virіshennya ekonometrichnih rіvnyan, navіt de sistemas de software іnshih Alivio tranquila chi, ale vіn culpable obіznany Buti sobre mozhlivostі Tsogo napryamku ekonometriki, habitantes de razі virobnichoї neobhіdnostі kvalіfіkovano sformulyuvati zavdannya para fahіvtsіv-ekonometrikіv.
De la evaluación de la tendencia (la tendencia principal), pasamos a la otra tarea principal de la economometría de las filas de observación: la evaluación del período (ciclo).
Capítulo 6. Econometría de filas de reloj de equipo
6.1. Modelos de filas de relojes estacionarias y no estacionarias, identificación їх
Nekhai Clear Timo Row X (t). No se moleste con un equipo de la serie temporal de aceptar valores numéricos. Puede comprar, por ejemplo, los precios de una barra de pan en una tienda local o el tipo de cambio de un dólar por rublos en el punto de cambio más cercano. Hay dos tendencias principales en el comportamiento de la serie de relojes: la tendencia y la colección periódica.
Con una tendencia amplia, hay una tendencia creciente, hay una hora de tipo lineal, cuadrático, que parece ser la misma forma de suavizado (por ejemplo, un suavizado exponencial). En otras palabras, la tendencia se despeja de las principales tendencias de la serie de relojes.
La fila de observación comenzará a moverse alrededor de la tendencia y la visualización de la tendencia a menudo parece ser correcta. A menudo, el precio está ligado a la periodicidad natural o indicada, por ejemplo, estacional o mensual, mensual o trimestral (por ejemplo, dependiendo de las gráficas de pago por latka y pago de impuestos). Parte de la obviedad de la periodicidad y aún más, las razones de la oscuridad y el establecimiento de la economometría es la razón por la que es eficiente y la periodicidad.
Los métodos elementales para evaluar las características de las filas de vigilancia me invitan a completar los informes para mirar los cursos en "Teoría de la estadística" (div., Por ejemplo, manejadores), para eso no es necesario ordenar en detalle aquí. (Además, sobre los métodos exitosos para evaluar el período y el almacén más periódico, muévase a continuación).
Características de la fila del reloj... Para obtener más detalles vyvchennya, mire las filas vykorystovyuyu modelos motivacionales y estadísticos. Cuando la fila del reloj X (t) mirar un proceso similar (con una hora discreta) por las características principales є aclaración matemática X (t), Tobto
diferencia X (t), Tobto
і función de autocorrelación ver fila X (t)
de modo que la función de dos inviernos, que es importante para la función de la correlación entre los dos valores de la fila de horas X (t)і X (s).
Los perros guardianes teóricos y aplicados tienen una amplia gama de modelos de series de relojes. visible desde el chat estacionario modelos. Tienen funciones especiales para cualquier número de veces en una hora. k Y a eso, todas las características de la serie de relojes no lo dudes por horas... Zokrem, aclaración matemática y varianza є por valores constantes, función de autocorrelación para establecer solo a partir de la diferencia t-s. Las filas de tiempo, que no son estacionarias, se denominan no estacionario.
Modelos de regresión lineal con homocedasticidad y excedentes heterocedásticos, independientes y autocorrelacionados. Se puede ver en dicho vishche, lo principal es la "limpieza" de la serie temporal de vistas vidkish, para evaluar la aclaración matemática. Desde el punto de vista de los modelos más simples de análisis de regresión, que se muestran en la sección 5, aquí el rango natural es más modelos plegables. Por ejemplo, la dispersión se puede depositar por hora. Dichos modelos se denominan heterocedásticos y, en algunos casos, son homocedásticos. (Más precisamente, parece que los términos se pueden establecer no solo hasta la "hora" de invierno, o hasta las de invierno).
Dal, en la distribución 5 fueron transferidos, scho the nezalezhni mіzh. En términos del líder central, significaba b, pero la función de autocorrelación es la culpable del virogénico, por el mismo número de argumentos y 0 por la misma inconsistencia. Está claro que para los rangos de relojes reales está lejos de lo esperado. Como el movimiento natural del cambio en el proceso de preservación є para llenarlo con uno rápido en el intervalo entre los últimos, entonces es posible borrar la autocorrelación de "extinción"
Identificación de modelos. Al identificar modelos, determine el tamaño de la estructura y estime los parámetros. La estructura de Oskilki es una cadena de parámetros, si no es numérica (div. Rozdil 8), entonces podemos leer sobre uno de los problemas típicos de la economometría: los parámetros estimados.
Es fácil estimar la estimación para modelos lineales (para parámetros) con homocedasticidad por excedentes independientes. La renovación de depósitos en la serie temporal se puede realizar en base a los métodos de mínimos cuadrados y mínimos módulos, que se muestran en la distribución de 5 modelos de regresión lineal (por parámetros). Los resultados se transfieren al tipo de filas de horas, vinculados a las evaluaciones del conjunto necesario de regresores, zokrem, es fácil corregir el aumento geométrico límite en la evaluación del paso del polinomio trigonométrico.
Sin embargo, una transferencia tan simple de la muerte no es posible en una situación más apartada. Entonces, por ejemplo, en la serie temporal de excedentes heterocedásticos y autocorrelacionados, es posible conocer más rápidamente usando el método de mínimos cuadrados, sin embargo, el sistema es igual al método de mínimos cuadrados, y naturalmente, será más importante. Se introducirán fórmulas en términos de álgebra matricial, sobre las cuales se concibieron en el capítulo 5. El método de ser llamado " método de mínimos cuadrados(OMNK) "(div., Napryklad,).
El respeto. Como ya se mencionó en la sección 5, el modelo más simple para el método de mínimos cuadrados permite llegar a sitios distantes, especialmente en el área de sistemas de equipos económicos de una hora para filas de vigilancia. Para la racionalización de la teoría y los algoritmos, es necesario dominar el álgebra matricial. A los que están muy callados, a los que es tsikavo, antes de la literatura sobre los sistemas de métricas económicas y sin el medio en las filas de horas, en las que es especialmente abundante referirse a la teoría espectral, para ver la señal armoniosa. de la aplicación ruidosa. Por primera vez, hay una gran área de dosis científicas y aplicadas detrás de la sección de piel del libro, y es aún más importante dedicar mucho dinero. Sin embargo, a través de obmezhen_st obsyagu books mi zmushenі viklad zrobiti concise.
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