Лекция № 12 Временные ряды Дать систематизированные основы знаний в области

в области моделирования рядов динамики.
1
1
Цель занятия
ТЕМА 6. МОДЕЛИРОВАНИЕ

ОДНОВРЕМЕННЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

рядов динамики.

2.
2
3.
Автокорреляция уровней временного ряда.
Основные элементы

временного ряда.

П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс. (любое издание).
Доугерти

К. Введение в эконометрику. Москва, 2001.
Эконометрика. Под ред. И. И. Елисеевой. Москва. Финансы и статистика, 2001.
Практикум по эконометрике. Под ред. И. И. Елисеевой. Москва, финансы и статистика, 2001
Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Москва, Ю ЮНИТИ (любое издание).
Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика. М. ЮНИТИ, 2002

типа основной тенденции динамики
Либо признание факта отсутствия тенденций.
А) Содержательный подход.
Б)

Графическое изображение временного ряда, подбор линии тренда.
В) Математико-статистическая оценка наличия надежного абсолютного прироста уровней, ускорение этого прироста, темпов роста, наличие автокорреляций уровней.
3. Вычисление уравнения тренда.
4. Изучение колеблемости, т.е. исследование отклонений фактических значений уровней ряда от расчетных уровней тренда.
5. Расчет прогнозируемых значений временного ряда для будущих периодов, вероятных интервалов этих прогнозов.

Основные этапы изучения, моделирования и прогнозирования рядов динамики.

5

объектов в определенный момент времени (пространственные модели);
2. Данные, характеризующие один

объект
за ряд последовательных моментов времени. (модели временных рядов)

Временной ряд (ряд динамики) – это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени.

ряда;
2) факторы, формирующие циклические колебания ряда;
3) случайные факторы.

называется аддитивной моделью временного ряда.
12
Модель, в которой временной ряд

представлен как произведение перечисленных компонент, называется мультипликативной моделью временного ряда.

придание количественного выражения каждой из перечисленных выше компонент с тем,

чтобы использовать полученную информацию для прогнозирования будущих значений ряда или при построении моделей взаимосвязи двух или более временных рядов.

13

паутины.
Многие экономические показатели реагируют на
изменение экономических условий с запаздыванием
(временным лагом)
3.

Сглаживание данных.
Усреднение данных по некоторому продолжительному
интервалу времени.

16

автокорреляции первого порядка,
  случайный член, не подверженный автокорреляции
17

 коэффициенты автокорреляции первого порядка,
  случайный член, не подверженный

автокорреляции

19

сезонной автокорреляции,
  случайный член, не подверженный автокорреляции
21

линейной (или близкой к линейной) тенденции
2. По знаку коэффициента автокорреляции

нельзя делать вывод о возрастающей или убывающей тенденции в уровнях ряда. Большинство временных рядов экономических данных содержат положительную автокорреляцию уровней, однако при этом могут иметь убывающую тенденцию.

автокорреляционной функцией временного ряда. График зависимости ее значений от величины

лага (порядка коэффициента автокорреляции) называется коррелограммой.