Эконометрические методы используют информацию для оценки параметров модели при различных ограничениях, когда возможно. Из предшествующего исследования всегда можно делать выводы для определения направлений, функциональных форм, значимости взаимоотношений. Кроме того, можно объединить мнения экспертов. Оценки отношений могут модифицироваться при помощи информации кросс-секционного анализа и данных временных рядов. И здесь снова необходима надежная информация. Информация со сканеров — это данные недорогих экспериментов, где основные переменные, такие как реклама или цена, варьируются и оценивается их влияние на объем продаж. Результаты таких экспериментов полезны для оценки отношений. Эконометрические модели могут также использовать входящие данные сопряженного анализа. Такие модели позволяют эффективно соединить эвристические и статистические методы. [c.355]
В предлагаемом учебном пособии мы даем краткое введение в современные методы эконометрического анализа статистических данных, представленных в виде временных рядов, которые учитывают возможное наличие у рассматриваемых переменных стохастического тренда. Основные акценты, как и в работе [Носко (2000)], смещены в сторону разъяснения базовых понятий и основных процедур статистического анализа данных с привлечением смоделированных и реальных экономических данных. Вместе с тем, от читателя требуется несколько большая осведомленность в отношении вероятностно-статистических методов исследования. Предполагается, что читатель имеет представление о совместной функции распределения, многомерном нормальном распределении, методе максимального правдоподобия, свойстве состоятельности оценок, характеристиках статистических критериев (ошибки первого и второго рода, мощность), а также владеет методами регрессионного анализа в рамках начального курса эконометрики. Кроме того он должен иметь некоторое представление о комплексных числах и комплексных корнях полиномов. [c.6]
Практика показывает, что чаще всего в эконометрических исследованиях нестационарность рассматриваемого временного ряда носит именно характер случайного блуждания. Таким образом, вопрос о нестационарности ряда yt, как правило, сводится к следующему верно ли> что в регрессии у, = py, i + Е,, истинное [c.219]
В большинстве случаев фактический уровень временного ряда можно представить как сумму или произведение трендовои, циклической и случайной компонент. Модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент, называется аддитивной моделью временного ряда. Модель, в которой временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент, называется мультипликативной моделью временного ряда. Основная задача эконометрического исследования от- [c.226]
Смотреть страницы где упоминается термин ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
: [c.73] [c.79]Смотреть главы в:
Практикум по эконометрике -> ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ