Эконометрика. Временные ряды

Содержание

Слайд 2

Элементы временного ряда

 

Элементы временного ряда

Слайд 3

Примеры ВР:

Денежная база – ВР с четко выраженной тенденцией роста, сезонными и

Примеры ВР: Денежная база – ВР с четко выраженной тенденцией роста, сезонными
циклическими колебаниями
Объем долговых ценных бумаг – отсутствие тенденции во временном ряду

Слайд 4

Предварительный анализ ВР

Выявление и устранение аномалий
Аномальным считается уровень ряда, не отвечающий потенциальным

Предварительный анализ ВР Выявление и устранение аномалий Аномальным считается уровень ряда, не
возможностям исследуемой системы (процесса)
аномалии (ошибки) I рода – технические ошибки, сбои в программе и т.д. (подлежат устранению)
ошибки II рода – неустранимые
Проверка гипотезы о наличии (отсутствии) тренда (тенденции) в целом
Предварительный анализ проводится как графическим, так и аналитическим методом

Слайд 5

Выявление аномалий: метод Ирвина

 

Выявление аномалий: метод Ирвина

Слайд 6

Пример: динамика цен на целлюлозу

Для n = 10 и α = 0,05

Пример: динамика цен на целлюлозу Для n = 10 и α =
критическое значение λ = 1,5
Согласно критерию Ирвина на уровне значимости α = 0,05 во временном ряду аномалий нет
Проверим ВР на наличие (отсутствие) тренда

Слайд 7

Проверка равенства дисперсий

 

Проверка равенства дисперсий

Слайд 8

Проверка разности средних уровней ВР

 

Проверка разности средних уровней ВР

Слайд 9

Линейный тренд ВР

Линейный тренд ВР

Слайд 10

Прогнозирование

 

Прогнозирование

Слайд 11

В нашем примере:

 

В нашем примере:

Слайд 12

Метод характеристик прироста

 

Метод характеристик прироста

Слайд 13

Какую кривую выбрать?

Какую кривую выбрать?

Слайд 14

Примеры S-образных кривых

 

Примеры S-образных кривых

Слайд 15

Периодические колебания

 

Периодические колебания

Слайд 20

Пример: ряд с тенденцией

Пример: ряд с тенденцией

Слайд 21

Модель ряда с двумя гармониками

 

Модель ряда с двумя гармониками

Слайд 22

Модели регрессии по временным рядам

Появление «ложной корреляции» требует предварительной обработки рядов
При построении

Модели регрессии по временным рядам Появление «ложной корреляции» требует предварительной обработки рядов
модели регрессии нужно исключать регулярные компоненты
Необходим анализ остатков с помощью автокорреляционной функции, для устранения автокорреляции в остатках применить ОМНК
Необходимо выявлять временной лаг
Особое внимание уделить проявлениям мультиколлинеарности

Слайд 23

Учет тенденции при построении модели регрессии

 

Учет тенденции при построении модели регрессии

Слайд 24

 

DW = 1,15
dL = 0,82 < 1,15 < 1,32 = dU

DW =

DW = 1,15 dL = 0,82 DW = 1,4 1,4 > 1,33 = DU
1,4
1,4 > 1,33 = DU

Слайд 25

Метод отклонений от тренда

y – прибыль, х – затраты на охрану труда

Метод отклонений от тренда y – прибыль, х – затраты на охрану труда за 10 мес.
за 10 мес.

Слайд 26

Метод отклонений от тренда

y – прибыль, х – затраты на охрану труда

Метод отклонений от тренда y – прибыль, х – затраты на охрану труда за 10 мес.
за 10 мес.

Слайд 27

Модели с лаговыми переменными

 

Модели с лаговыми переменными

Слайд 28

Авторегрессионные модели AR(p)

 

Авторегрессионные модели AR(p)

Слайд 29

Пример модели AR(2):

 

Пример модели AR(2):

Слайд 30

Модели скользящей средней MA

 

Модели скользящей средней MA

Слайд 31

Модели ARMA(p, q) (Auto Regressive – Moving Average)

 

Модели ARMA(p, q) (Auto Regressive – Moving Average)

Слайд 32

Модель ARIMA(p,d,q) Бокса-Дженкинса

 

Модель ARIMA(p,d,q) Бокса-Дженкинса

Слайд 33

Проверка остатков

 

Проверка остатков

Слайд 34

Пример: котировки акций Лукойл на рынке RTS Standard (23.08.2013-30.10.2013)

Пример: котировки акций Лукойл на рынке RTS Standard (23.08.2013-30.10.2013)

Слайд 35

Стандартизованные котировки акций Лукойл на рынке RTS Standard (23.08.2013-30.10.2013)

Стандартизованные котировки акций Лукойл на рынке RTS Standard (23.08.2013-30.10.2013)
Имя файла: Эконометрика.-Временные-ряды.pptx
Количество просмотров: 72
Количество скачиваний: 2