Занятие 8. Моделирование сезонных и циклических колебаний

1. Общий ход моделирования сезонных и циклических колебаний.

2. Пример аддитивной модели временного ряда.

3. Оценка ошибки прогнозирования.

Задачи:

1. Пусть имеются данные по суммарному объему продаж российской компании на внутреннем и мировом рынках за 15 лет, которые приведены в следующей таблице:

Год
Объем продаж (млн руб)

Необходимо:

- построить график и сделать вывод о характере связи;

- выровнять ряд методом экспоненциального сглаживания.

2. Обратимся к данным об объеме потребления электроэнергии жителями региона за последние четыре года, которые сведены в таблицу:

Номер квартала
Потребление эл/энергии		4,4			7,2	4,8				5,6	6,4			6,6		10,8

Необходимо:

- выровнять исходный ряд методом скользящей средней;

- найти оценки сезонной компоненты;

- элиминировать влияние сезонной компоненты;

- определить тенденцию данной модели;

- найти значения ряда, полученные по аддитивной модели;

- рассчитать случайную компоненту.

Основная литература:

1. Замков О.О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. Учебник. М.: ГУ ВШЭ, 2001. Гл. 6.

2. Ниворожкина Л.И., Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика: Методические указания и задания к контрольной работе / Ростов н/Д.: РГУ «РИНХ», 2004. Задача 3.

3. Практикум по эконометрике / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005. Гл. 12.

4. Эконометрика. Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005. Гл. 6.

Дополнительная литература:

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. Гл. 16.2-16.3.

2. Красс М.С., Чупрынов Б.П. Математические методы и модели для магистрантов экономики. Учебное пособие. СПб.: Питер, 2006. Гл. 8.

3. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Перессецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2005. Гл. 11.2.

4. Мельников Р.М. Эконометрика. М.: РАГС, 2005. Гл. 5.

5. Новиков А.И. Эконометрика. Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2003. Гл. 7.

6. Эконометрика. Учебник / Н.П. Тихомиров, Е.Ю. Дорохина. М.: Экзамен, 2003. Гл. 6.2.

ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ

1. История развития эконометрики.
2. Сведения о лауреатах Нобелевской премии по эконометрике.
3. Предмет и специфика методов эконометрики.
4. Отличия эконометрической модели от других видов моделей (математической, экономико-математической, вероятностной и др.).
5. Виды переменных в эконометрических моделях.
6. Пример эконометрической модели.
7. Связь эконометрики с другими дисциплинами (экономической теорией, математической статистикой и экономической статистикой).
8. Этапы процесса эконометрического моделирования.
9. Основные типы эконометрических моделей (модели временных рядов, регрессионные модели с одним уравнением, системы одновременных уравнений)
10. Статистическая база эконометрических моделей.
11. Понятие корреляционно-регрессионного анализа.
12. Задачи корреляционно-регрессионного анализа.
13. Определение регрессии и ее виды (проста и множественная регрессия, линейная и нелинейная).
14. Спецификация модели. Причины существования случайной
    величины.
15. Методы выбора вида парной регрессии.
16. Сущность параметров линейной регрессии.
17. Метод наименьших квадратов.
18. Способы оценивания и оценки (математическое ожидание и дисперсия).
19. Показатели измерения тесноты и силы связи (линейный коэффициент корреляции ( ), коэффициент детерминации ( ),среднее квадратическое отклонение ( ),коэффициентом эластичности ( )).
20. Этапы формулировки и проверки достоверности гипотезы.
21. Оценка значимости линейной регрессии. F-статистика.
22. Оценка значимости параметров регрессии. t-статистика.
23. Оценка значимости линейного коэффициента корреляции (величины ошибки коэффициента корреляции ( ), фактическое значение t-критерия, стандартная ошибка величины ).
24. Интервальный прогноз на основе линейного уравнения регрессии.
25. Виды нелинейной регрессии.
26. Нелинейная регрессия 1-ого класса и МНК для оценки ее параметров.
27. Нелинейная регрессия 2-ого класса и методы оценки ее параметров.
28. Коэффициент эластичности для нелинейных функций.
29. Коэффициент корреляции для нелинейных функций.
30. Средняя ошибка аппроксимации.
31. Модель множественной регрессии.
32. Метод наименьших квадратов для множественной регрессии.
33. Мультиколлинеарность факторов модели множественной регрессии.
34. Коэффициент эластичности.
35. Показатели тесноты связи для множественной регрессии (парный коэффициент корреляции ( ), частные коэффициенты корреляции ( ; ), множественный коэффициент корреляции ( )).
36. Основные элементы временного ряда.
37. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры.
38. Свойства коэффициента автокорреляции.
39. Автокорреляция остатков временного ряда.
40. Способы моделирования тренда временного ряда.
41. Моделирование тренда методом регрессии.
42. Метод экспоненциального сглаживания.
43. Метод скользящей средней.
44. Общий ход моделирования сезонных и циклических колебаний.
45. Пример аддитивной модели временного ряда.
46. Оценка ошибки прогнозирования.

Контрольные ЗАДАЧИ

1. Регрессионный анализ

По условию нижеприведенных задач необходимо:

1) построить поле корреляции результативного и факторного признаков, сделать вывод о форме связи между ними;