Введение в регрессионный анализ рядов - Носко В.П. - Учебное пособие

Год выпуска: 2002

Автор: Носко В.П.

Жанр: Эконометрика

Издательство: «Москва»

Формат: PDF

Качество: OCR

Количество страниц: 252

Описание: В учебном пособии «Введение в регрессионный анализ рядов» упомянутом пособии обсуждались методы коррекции статистических выводов:

• при наличии гетероскедастичности (неоднородности дисперсий ошибок);
• при наличии автокоррелированности ошибок;
• при наличии сезонности.

При этом сохранялось предположение о фиксированности значений объясняющих переменных.

Последнее предположение в совокупности со стандартными предположениями об ошибках удобно с чисто математической точки зрения: при таких предположениях оценки параметров, получаемые методом наименьших квадратов, имеют нормальное распределение, что, в свою очередь, дает возможность:

• строить доверительные интервалы для коэффициентов линейной модели, используя квантили t -распределения Стьюдента;
• проверять гипотезы о значениях отдельных коэффициентов, используя квантили t -распределения Стьюдента;
• проверять гипотезы о выполнении тех или иных линейных ограничений на коэффициенты модели, используя квантили F-распределения Фишера;
• строить интервальные прогнозы для «будущих» значений объясняемой переменной, соответствующих заданным будущим значениям объясняющих переменных.

Содержание учебного пособия

Особенности регрессионного анализа для стохастических объясняющих переменных
Стационарные ряды. Модели ARMA
Общие понятия
Процесс белого шума
Процесс авторегрессии
Процесс скользящего среднего
Смешанный процесс авторегрессии - скользящего среднего (процесс авторегрессии с остатками в виде скользящего среднего)
Модели ARMA, учитывающие наличие сезонности
Подбор стационарной модели ARMA для ряда наблюдений
Идентификация стационарной модели ARMA
Оценивание коэффициентов модели
Диагностика оцененной модели
Регрессионный анализ для стационарных объясняющих переменных
Асимптотическая обоснованность стандартных процедур
Динамические модели
Векторная авторегрессия
Некоторые частные случаи динамических моделей Глава 5. Нестационарные временные ряды
Нестационарные ARMA модели
Проблема определения принадлежности временного ряда классу TS рядов или классу DS рядов
Различение TS и DS рядов в классе моделей ARMA. Гипотеза единичного корня. Глава 6. Процедуры для различения TS и DS рядов
Предварительные замечания
Критерии Дики - Фуллера
Расширенные критерии Дики - Фуллера
Краткий обзор критериев Дики - Фуллера
Некоторые другие сочетания DGP и SM
Ряды с квадратичным трендом.
Многовариантная процедура проверки гипотезы единичного корня
Обзор некоторых других процедур

1. Критерий Филлипса - Перрона
2. Критерий Лейбурна
3. Критерий Шмидта - Филлипса.
4. Критерий DF-GLS
5. Критерий Квятковского - Филлипса - Шмидта - Шина (KPSS)
6. Процедура Кохрейна (отношение дисперсий)

Некоторые проблемы, возникающие при различении TS и DS гипотез

1. Коррекция сезонности
2. Протяженность ряда и мощность критерия
3. Проблема согласованности статистических выводов при различении TS и DS гипотез
4. Наличие нескольких единичных корней

Критерий Перрона и его обобщение

1. Критерий Перрона
2. Обобщенная процедура Перрона

Регрессионный анализ для нестационарных объясняющих переменных
Проблема ложной регрессии
Коинтегрированные временные ряды. Модели коррекции ошибок
Проверка нескольких рядов на коинтегрированность. Критерии Дики - Фуллера
Оценивание коинтегрированных систем временных рядов
Процедура Йохансена
Оценивание ранга коинтеграции
Оценивание модели коррекции ошибок
Литература

скачать учебное пособие: Введение в регрессионный анализ рядов - Носко В.П. (2.86 Мбайт)