Доволен работой. Все хорошо!
Информация о работе
Подробнее о работе
Использование авторегрессионной схемы AR(k) для коррекции автокорреляции случайных отклонений.
- 30 страниц
- 2015 год
- 187 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Автокорреляция — это взаимосвязь последовательных элементов временного или пространственного ряда данных. Также если существует корреляция между последовательными значениями некоторой независимой переменной, то будет наблюдаться и корреляция последовательных значений остатков.
К основным причинам, вызывающим появление автокорреляции, можно отнести ошибки спецификации, инерцию в изменении экономических показателей, эффект паутины, сглаживание данных.
Ошибка спецификации появляется в том случае, если в модели не учитывается какая-либо важная объясняющая переменная либо неправильно выбирается форма зависимости. В этом случае могу проявиться системные отклонения точек наблюдений от линии регрессии, что приведет к автокорреляции.
Инерция связана с тем, что многие показатели обладают определенной цикличностью, связанной с волнообразностью деловой активности.
Эффект паутины обусловлен тем, что многие экономические показатели реагируют на изменение экономических условий с временным лагом (опозданием).
Сглаживание данных возникает, когда данные по некоторому промежутку времени получают усреднением данных по составляющим его подынтервалам.
Целью данной работы является устранение автокорреляции с помощью авторегрессинной схемы.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- построить адекватную регрессионную модель, в которой наблюдается явление автокорреляции;
- изучить авторегрессионную схему как метод корррекции автокорреляции;
- применить данный метод коррекции автокорреляции к построенной модели;
- сравнить полученные результаты и определить наиболее оптимальный метод коррекции для конкретной модели.
1. Введение
2. Теоретическое и статистическое обоснование модели
3. Построение и анализ эконометрической модели
4.Заключение
5. Список использованных источников
6. Приложения
Данная работа выполнена с помощью программы построения эконометрических моделей Eviwes. Работа была защищена в декабре 2015 года в городе Минске. Оценка, полученная за данную работу -9 баллов (по десятибалльной шкале).
Для построения модели были выбраны следующие временные ряды данных:
LIR – процентная ставка по кредитам;
DIR – процентная ставка по депозитам;
REF – ставка рефинансирования;
INF – темп инфляции.
Для построения модели были взяты годовые данные по Канаде с 1975 по 2012 год. Выборка включает 38 наблюдений. Построение адекватной модели поможет оценить влияние изменения процентной ставки по кредитам, ставки рефинансирования и темпа инфляции на изменение процентной ставки по кредитам.
1. База данных всемирного банка // The world bank [Электронный ресурс]. – 2013. – Режим доступа: http://data.worldbank.org/country/canada. – Дата доступа: 23.11.2013.
2. Бородич С. А. Вводный курс эконометрики: Учебное пособие / С. А.Бородич. – Мн.: БГУ, 2000. – 354 с.
3. Бравичева О. С., Стебунова О. И. Эконометрическое моделирование в пакете Ewievs: Методологические указания к лабораторному практикуму и самостоятельной работе студентов / О. С. Бравичева, О. И. Стебунова. – Оренбург: Гоу ОГУ, 2005. – 33 с.
4. Статистическая служба канады // statistics canada [Электронный ресурс]. – 2013. – Режим доступа: http://www.statcan.gc.ca/start-debut-eng.html. – Дата доступа: 23.11.2013.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
