Содержание

1. Методы исключения тенденции………….…………………………….3
2. Оценка параметров авторегрессии……….…………………………….8
Библиографический список……………………....………………………12


1. Методы исключения тенденции

Все методы устранения тренда основаны на различных попытках устранения либо закрепление воздействия, которое фактор времени оказывает на создание уровней ряда. Методы разделяются на два класса. К первому классу относятся методы, при которых уровни исходного ряда преобразуются в новые переменные, в которых тренд не содержится. Переменные, полученные таким образом, применяются при проведении анализа связей между изучаемыми временными рядами. Данными методами предполагается устранение тренда из всех уровней динамического ряда. Основными методами в данном классе являются метод отклонения от тренда и метод последовательных разностей.

2. Оценка параметров авторегрессии

Модели, в которых в качестве факторов содержатся лаговые значения зависимой переменной, называют моделями авторегрессии. Н-р yt=a+b0xt+c1yt-1+ εt. В данной модели, как и в модели с распределенным лагом, b0 характеризуются краткосрочные изменения yt, происходящие в результате действия изменения х1 на единицу. В модели авторегрессии долгосрочный мультипликатор является суммой промежуточных и краткосрочного мультипликаторов.

Помощь в подготовке материала для готовых работ считается оказанной при покупке и к изменению не принимается