Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов. Сущность методов исключения тенденции. Включение в модель регрессии фактора времени. Определение параметров стадий тренда и коэффициента их устойчивости.
При низкой оригинальности работы "Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов.Применение в этих целях традиционных методов корреляционно-регрессионного анализа может привести к ряду серьезных проблем, возникающих как на этапе построения, так и на этапе анализа эконометрических моделей. Как известно, каждый уровень временного ряда содержит три основные компоненты: тенденцию, циклические или сезонные колебания и случайную компоненту. Рассмотрим подробнее, каким образом наличие этих компонент сказывается на результатах корреляционно-регрессионного анализа временных рядов данных. Если на этом этапе было выявлено, что временные ряды содержат сезонные иди циклические колебания, то перед проведением дальнейшего исследования взаимосвязи необходимо устранить сезонную или циклическую компоненту из уровней каждого ряда, поскольку ее наличие приведет к завышению истинных показателей силы и тесноты связи изучаемых временных рядов в случае, если оба ряда содержат циклические колебания одинаковой периодичности, либо к занижению этих показателей в случае, если сезонные или циклические колебания содержат только один из рядов или периодичность колебаний в рассматриваемых временных рядах различна. Предположим, изучается зависимость между рядами х и у.Сущность всех методов исключения тенденции заключается в том, чтобы устранить или зафиксировать воздействие фактора времени на формирование уровней ряда. Проведение аналитического выравнивания по каждому из этих рядов позволяет найти параметры соответствующих уравнений трендов и определить расчетные по тренду уровни и , соответственно. Дальнейший анализ взаимосвязи рядов проводят с использованием не исходных уровней, а отклонений от тренда хт , и yt , при условии, что последние не содержат тенденции. Если временной ряд содержит ярко выраженную линейную тенденцию, ее можно устранить путем замены исходных уровней ряда цепными абсолютными приростами (первыми разностями). Преимущество данной модели по сравнению с методами отклонений от трендов и последовательных разностей в том, что она позволяет учесть всю информацию, содержащуюся в исходных данных, поскольку значения ут и хт есть уровни исходных временных рядов.
План
Оглавление
1. Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов
2. Методы исключения тенденции
1. Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
