shpori econometrika (Шпоры по эконометрике), страница 7

Суть метода — сократить число объясняющих пе­ременных до наиболее существенно влияющих факторов. Метод главных компонент применяется для исключе­ния или уменьшения мультиколлинеарности объясняющих пере­менных регрессии. Основная идея заключается в сокращении числа объясняющих переменных до наиболее существенно влия­ющих факторов. Это достигается путем линейного преобразова­ния всех объясняющих переменных xⁱ (i=0,..,n) в новые пере­менные, так называемые главные компоненты. При этом требу­ется, чтобы выделению первой главной компоненты соответство­вал максимум общей дисперсии всех объясняющих переменных xⁱ (i=0,..,n). Второй компоненте — максимум оставшейся дис­персии, после того как влияние первой главной компоненты ис­ключается и т. д.

№ 33 МОДЕЛИ АВТОРЕГРЕССИИ. ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛЕЙ АВТОРЕГРЕССИИ.

Модели содержащие в качестве факторов лаговые знач. зависимой переменной называются моделями авторегрессии. Н-р y_t=a+b₀x_t+c₁y_t-1+ ε_t. Как и в модели с распределенным лагом b₀ и в этой модели характеризует краткосрочные изменения y_t под воздействием изменения х₁ на 1 ед. Долгосрочный мультипликатор в модели авторегрессии рассчитывается как сумма краткосрочного и промежуточных мультипликаторов b = b₀+b₀ c₁+b₀ c₁²+b₀ c₁³+…=b₀(1+c₁+c₁²+c₁³+…)=b₀/1-c₁

Отметим, что такая интерпретация коэффициентов модели авторегрессии и расчет долгосрочного мультипликатора основаны на предпосылке о наличие бесконечного лага в воздействии текущего знач. зависимой переменной на ее будущее знач.

Одним из возможных методов расчета параметров уравнения авторегрессии является метод инструментальных переменных. Сущность этого метода состоит в том, чтобы заменить перемен­ную из правой части модели, для которой нарушаются предпо­сылки МНК, на новую переменную, включение которой в модель регрессии не приводит к нарушению его предпосылок. Примени­тельно к моделям авторегрессии необходимо удалить из правой части модели переменную y_t-1. Искомая новая переменная, кото­рая будет введена в модель вместо y_t-1ь должна иметь два свойст­ва. Во-первых, она должна тесно коррелировать с y_t-1ь во-вторых, она не должна коррелировать с остатками u_r.

Еще один метод, который можно применять для оценки пара­метров моделей авторегрессии типа — это метод максималь­ного правдоподобия

№34 ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ. ????????????????????

№ 35 МЕТОД ПОДВИЖНОГО (СКОЛЬЗЯЩЕГО) СРЕДНЕГО.

Метод простого скользящего ср. состоит в том, что расчет показателя на прогнозируемый момент времени строится путем усреднения значения этого показателя за несколько предшествующих моментов времени.

где х_k-i – реальное знач. показателя в момент времени t_n-1.

n- число предшествующих моментов времени использующих при расчете.

f_k – прогноз на момент времени t_k.

№ 36 МЕТОД ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ.

Учитываются отклонения предыдущего прогноза от реального показателя а сам расчет проводится по след. формуле:

где x_k-1 – реальное значение показателя в момент времени t_k-1.

f_k – прогноз на момент времени t_k.

α – постоянное сглаживание.

Замечание: знач.α подчиняется условию 0‹ α ‹ 1, определяет степень сглаживания и обычно выбирается универсальным методом проб и ошибок.

№ 37 МЕТОД ПРОЕЦИРОВАНИЯ ТРЕНДА.

Основной идеей метода проецирования линейного тренда является построение прямой, которая в среднем наименее уклоняется от массива точек заданного временным рядом. Прямая ищется в виде: x = at + b (a и b -постоянные). Величины a и b удовлетворяют. следующей линейной системе:

№38. КАЗУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. КАЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. ????????????????