Итак, эконометрическая модель, построенная на основе пространственной выборки экспериментальных данных (х/, у,), имеет вид [c.15]
Модели временных рядов, как правило, оказываются сложнее моделей пространственной выборки, так как наблюдения в случае временного ряда вообще говоря не являются независимыми, а это значит, что ошибки регрессии могут коррелировать друг с другом, т. е. условие (1.4) вообще говоря не выполняется. В последующих главах мы увидим, что невыполнение условия (1.4) значительно усложняет статистический анализ модели. [c.16]
Следует особенно отметить, что имея только ряд наблюдений без понимания их природы, невозможно определить, имеем мы дело с пространственной выборкой или временным рядом. Пусть, например, имеется 500 пар чисел (.х,, у ),..., (хт, j soo), где Y — цена автомобиля, а X — год выпуска. Данные взяты из газеты Из рук в руки . Возможны следующие варианты [c.16]
В таблице приведены данные по 18 наблюдениям модели пространственной выборки [c.188]
При оценивании модели пространственной выборки обычным методом наименьших квадратов получено уравнение [c.189]
Зная, что объем пространственной выборки w=200, проверить гипотезу Уайта о гомоскедастичности модели. [c.189]
При оценивании модели пространственной выборки с помощью обычного метода наименьших квадратов получено следующее уравнение [c.189]
Подобное предположение, приводящее к значительным техническим упрощениям, может быть оправдано в том случае, когда экспериментальные данные представляют собой пространственную выборку. В самом деле, мы можем считать, что значения переменных Xj мы выбираем заранее, а затем наблюдаем получающиеся при этом значения Y (здесь имеется некоторая аналогия с заданием функции по точкам — значения независимой переменной выбираются произвольно, а значения зависимой вычисляются). В случае временного ряда, регрессоры которого представляют собой временной тренд, циклическую и сезонную компоненты, объясняющие переменные также, очевидно, не случайны. [c.191]
Спецификация модели пространственной выборки при наличии гетероскедастичности [c.249]
Методы пространственной выборки. [c.300]
| Рис. 11.3. Однофакторная модель в методе пространственной выборки |  |
| Рис. 11.4. Двухфакторная модель в методе пространственной выборки Плоскость, показанная на рис. 11.4, описывается уравнением |  |
Отметим, что в методе временных рядов чувствительность ценной бумаги к фактору является ее атрибутом, а фактор — заданной макроэкономической переменной. Следовательно, значение атрибута неизвестно и должно быть оценено, тогда как значение фактора известно. В методе пространственной выборки в качестве атрибута ценной бумаги обычно выбирается какая-нибудь микроэкономическая переменная, измеряющая чувствительность ценной бумаги к фактору (примерами таких атрибутов являются дивидендная доходность акций и рыночная капитализация). Поэтому значение атрибута известно, а фактор неизвестен и должен быть оценен. [c.314]
S5.6.S Сопоставления, использующие временные ряды и пространственные выборки [c.908]
В части (б) проводится сравнение, использующее пространственные выборки. Данное сравнение аналогично измерению эффективности управления портфелем обыкновенных акций, основанному на использовании апостериорной ML. В данном случае средние доходности и стандартные отклонения портфеля облигаций изображаются на графике, а затем сравниваются с линией, проходящей через точку, соответствующую безрисковой ставке, и точку, соответствующую средней доходности и стандартному отклонению индекса облигаций (вместо индекса обыкновенных акций), основанных на квартальных доходностях за данный временной интервал. [c.908]
Сравнение, использующее пространственные выборки [c.909]
Несколько лет назад я совместно с И. Меньшиковым и О. Меньшиковой использовал метод пространственной выборки для установления степени влияния отдельных факторов на размеры капитализации большого количества компаний связи — в то время дочерних компаний ОАО Связьинвест .3 По существу мы предприняли попытку установить, как меняется стоимость акций этих дочерних компаний в зависимости от влияния выделенных условий (факторов). [c.121]
О Пространственная выборка представляет собой набор показателей, измеряющих значение переменной для разных экономических единиц (домашних хозяйств, фирм, государств или народов) в данный момент времени. [c.33]
Таблица 2-2 содержит пространственную выборку домашних хозяйств (как экономической единицы) по двум переменным доходу и образованию. Пространственная выборка может также быть представлена графически на рис. 2-5 приведена та же информация, что и в табл. 2-223. Общая положительная связь между доходом и образованием лучше просматривается на графике, чем в таблице, но таблица проясняет отдельные детали. [c.33]
Относительные и реальные цены Процентные изменения Темп прироста Темп инфляции Временной ряд Пространственная выборка Диаграмма рассеяния Эконометрика [c.38]
Задача прогнозирования себестоимости добычи нефти на мес- торождениях решалась в несколько этапов по данным пространственной выборки за каждый год исследуемого периода (1968-f-- -1977 гг.) были построены экономико-математические модели. Затем был определен вид тренда и найдены экономические изменения коэффициентов уравнений регрессии во времени (прогнозирование коэффициентов регрессии). И, наконец, были построены многофакторные динамические модели прогноза себестоимости добычи нефти по месторождениям на перспективу. [c.54]
Пространственная выборка или пространственные данные ( ross-se tional data). В экономике под пространственной выборкой понимают набор показателей экономических переменных, полученный в данный момент времени. Для эконометриста, однако, такое определение не очень удобно — из-за неоднозначности понятия момент времени . Это может быть и день, и неделя, и год. Очевидно, о пространственной выборке имеет смысл говорить в том случае, если все наблюдения получены примерно в неизменных условиях, т. е. представляют собой набор независимых выборочных данных из некоторой генеральной совокупности. [c.14]
Заметим, что условиям классической регрессионной модели удовлетворяют и гомоскедастичная модель пространственной выборки, и модель временного ряда, наблюдения которого не коррелируют, а дисперсии постоянны. С математической точки зрения они действительно неразличимы (хотя могут значительно различаться экономические интерпретации полученных математических результатов). [c.19]
В случае модели пространственной выборки показателем невключения в модель существенных переменных может служить неустраняемая гетероскедастичность. [c.249]
Регрессионные программы допускают преобразования экспериментальных данных. Так, например, имеется команда, позволяющая упорядочить выборочные наблюдения по возрастанию какой-либо переменной. Обычно это имеет смысл в случае пространственной выборки. "Также имеется возможность редактировать экспериментальйыИд нн ые например, исследователь может удалить слишком нетипичные наблюдения, которые могут неадекватно исказить ЩййЙь. [c.280]
Обычный метод наименьших квадратов является наиболее распространенным, но, как известно, далеко не всегда наилучшим методом оценивания. Регрессионная программа позволяет выбрать метод наиболее отвечающий характеру экспериментальных данных и их взаимозависимости. При этом в одном меню на выбор предлагаются как методы, специфические, как правило, для пространственной выборки (например, взвешенный метод наименьших квадратов), так и применимые исключительно для временных рядов — например, ARMA. Отметим еще раз, что программа не различает характера экспериментальных данных, и ее неосознанное использование может привести к абсолютно бессмысленному результату. [c.283]
Метод пространственной выборки (gross-se tional approa hes) менее распространен, чем метод временных рядов, но часто оказывается не менее мощным средством. Построение модели начинается с оценки чувствительности ценных бумаг к определенным факторам. Затем для некоторого периода времени оцениваются значения этих факторов на основе анализа доходностей ценных бумаг и их чувствительности к факторам. Этот процесс повторяется для большого числа временных интервалов, что позволяет дать оценки для стандартных отклонений факторов и их корреляций. [c.304]
Заметим, что метод пространственной выборки совершенно отличен от метода временных рядов. В последнем методе известны значения факторов, а чувствительности к ним оцениваются. После чего анализ проводится для одной ценной бумаги на большом числе временных интервалов, затем для другой ценной бумаги и т.д. В методе пространственной выборки известны чувствительности, а оцениваются значения факторов. В этом методе чувствительности иногда называются атрибутивными (attribute). Анализ в этом методе проводится для одного временного интервала и группы ценных бумаг, затем для другого временного интервала и той же группы бумаг и т.д. С целью иллюстрации метода пространственной выборки мы переходим к рассмотрению примеров однофакторной и двухфакторной моделей. [c.304]
Шарп провел исследование, использующее метод пространственной выборки, для того чтобы установить факторы, объясняющие изменения доходности акций17. В его работе доходности акций ежемесячно были увязаны с пятью чувствительностями ценных бумаг (и восемью сектор-факторами), которые измерялись для каждой разновидности акций. К этим чувствительностям относились размер фирмы (измеренный согласно Фаме и Френчу), коэффициент бета за прошлые годы, измеренный относительно индекса рынка акций, ставка дивиденда, коэффициент бета за прошлые годы, измеренный относительно индекса рынка облигаций, а некоторая часть доходности акций за прошлые годы может быть отнесена на счет ее неправильной оценки. [c.308]
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ВЫБОРКА [ ross-se tion data] — измерение количественных признаков для различных единиц (домохозяйств, областей, стран) в определенный момент времени. [c.292]
Метод пространственной выборки, — пишут У. Шарп и его соавторы, — менее распространен, чем метод временных рядов, но часто оказывается не менее мощным средством .2 Возможности применения метода пространственной выборки более ограниченные, чем условия использования техники обработки данных временных рядов. Это связано с тем, что применение метода пространственной выборки корректно лишь в отношении компаний одной и той же отраслевой принадлежности, отличающихся друг от друга характеристиками капитализации и степенью влияния отдельных факторов производственной деятельности. Получаемые значения уравнений регрессии, фиксирующие условия изменения показателей капитализации в зависимости от влияния отдельных факторов, могут быть представлены в качестве временнымх рядов. Это определяет возможность установления трендов изменения самих этих факторов. Отсюда и определенная возможность их прогнозирования в зависимости от времени. [c.121]
См. нашу статью Оценка рыночной стоимости компании на основе методов пространственной выборки в сборнике Междисплинарные вопросы оценки стоимости . М. Квинто-Консалтинг, 2000. С. 6—12. [c.121]
Любопытно, что этот вывод, вытекающий из применения метода пространственной выборки ( ross-se tion approa h) близок к сформулированному группой профессора Гарвардской школы бизнеса Майкла Портера положению о том, что конкурентноспособность России обеспечат лишь "небольшие мобильные компании" (// КоммерсантЪ от 05.10.2006). Этот известный специалист получил заказ от российского Центра стратегических разработок (ЦСР) о применении условий кластерной политики для повышения конкурентноспособности экономики России. [c.122]
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ВЫБОРКА. ross se tion data. Измерение количественных признаков для различных экономических единиц (в частности, домашних хозяйств, фирм, штатов, стран) в определенный момент времени. [c.777]
Смотреть страницы где упоминается термин Пространственная выборка
: [c.168] [c.304] [c.306] [c.484] [c.112] [c.120] [c.121] [c.33] [c.812]Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.292 ]