Читать онлайн «Эконометрика»

Подготовлено при финансовом содействии Национального фонда подготовки кадров в рамках его Программы поддержки академических инициатив в области социально- экономических наук 26 ноября 2002 г. В. П. Носко Эконометрика Введение в регрессионный анализ временных рядов Москва 2002 Оглавление Оглавление... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 3 Введение... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... . 5 Глава 1. Особенности регрессионного анализа для стохастических объясняющих переменных ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... . . 9 Глава 2. Стационарные ряды. Модели ARMA ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 16 2. 1. Общие понятия. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 16 2. 2. Процесс белого шума... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 18 2. 3. Процесс авторегрессии ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 20 2. 4. Процесс скользящего среднего ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... . . 28 2. 5. Смешанный процесс авторегрессии – скользящего среднего (процесс авторегрессии с остатками в виде скользящего среднего)... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... . . 32 2. 6. Модели ARMA, учитывающие наличие сезонности ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 34 Глава 3. Подбор стационарной модели ARMA для ряда наблюдений ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 37 3. 1. Идентификация стационарной модели ARMA ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 38 3. 2. Оценивание коэффициентов модели... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... . . 49 3. 3. Диагностика оцененной модели ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 55 Глава 4. Регрессионный анализ для стационарных объясняющих переменных ... ... ... ... ... . . 64 4. 1. Асимптотическая обоснованность стандартных процедур ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... . 64 4. 2. Динамические модели... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... . . 69 4. 3. Векторная авторегрессия... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 75 4. 4. Некоторые частные случаи динамических моделей... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... . 82 Глава 5. Нестационарные временные ряды ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 104 5. 1.