Вопросы для обсуждения
1.Статические и динамические модели.
2.Авторегрессионные модели и модели с распределенным лагом.
3. Модель частичной корректировки и модель адаптивных ожиданий.
Контрольные вопросы
1. Какая модель временного ряда называется статической?
2. Когда модель временного ряда называется динамической?
3. Назовите типы динамических моделей.
4. Как определяются модели с распределенными лагами?
5. Как интерпретируют параметры модели с распределенным лагом?
6. Как определяются авторегрессионные модели?
7. Как интерпретируют параметры моделей авторегрессии?
8. В чем состоят особенности динамических моделей первого типа?
9. Как оценить параметры моделей с распределенным лагом?
10. Что такое структура лага?
11. В чем основная идея метода Алмон и к каким моделям он применяется?
12. Когда применяется преобразование Койка?
13. Как оценить параметры моделей авторегрессии?
14. В чем суть метода инструментальных переменных?
15. Для чего применяется модель адаптивных ожиданий?
|
|
16. Для чего применяется модель частичной корректировки?
17. Что означает стационарность временного ряда?
18. Какой стационарный процесс называется «белым шумом»?
19. Назовите типы моделей стационарных временных рядов.
20. Как идентифицируют AP(p)-модели?
21. Как идентифицируют APCC (p,q)-модели?
22. Назовите типы моделей нестационарных временных рядов.
23. Как определяется ARIMA-модель?
Практические задания
Задача 1. Дана модель авторегрессии третьего порядка
.
Задание: построить характеристическое уравнение, найти его корни и установить, является ли указанный авторегрессионный процесс стационарным.
Задача 2. Для авторегрессии второго порядка
найдены выборочные значения автокорреляционной функции: 0,853, 0,826.
Задание: Оценить параметры авторегрессии, используя для этого уравнения Юла-Уолкера.
Задача 3. Задание: оценить параметры авторегрессии второго порядка по следующим наблюдениям (табл.4.33):
Таблица 4.33
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | |
0,1 | -2,5 | -4 | 2,5 | -0,2 | -2,7 | 0,1 | 0,9 | 3,1 | -0,5 | 1,8 | 0,5 | 1,9 |
Задача 4. Модель зависимости объемов продаж компании в среднем за месяц от расходов на рекламу была следующая (млн. руб):
.
Задание: найти краткосрочный, долгосрочный мультипликатор и средний лаг.
Задача 5. Имеется авторегрессионная модель с распределенными лагами порядка ( 0, 1): .
Задание: используя обратное преобразование Койка, получить модель с бесконечным лагом.
Задача 6. Динамика оборота розничной торговли (% к предыдущему году) и потребительских цен (% к предыдущему году) региона за 1998 -1999 гг. представлена в следующей таблице (табл.4.34):
|
|
Таблица 4.34
Год | 1998 | |||||||||||
Месяц | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
70,8 | 98,7 | 97,9 | 99,6 | 96,1 | 103,4 | 95,5 | 102,9 | 77,6 | 102,3 | 102,9 | 123,1 | |
101,7 | 101,1 | 100,4 | 100,1 | 100,0 | 100,1 | 100,0 | 105,8 | 145,0 | 99,8 | 102,7 | 109,4 | |
Год | 1999 | |||||||||||
Месяц | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
74,3 | 92,9 | 106,0 | 99,8 | 105,2 | 99,7 | 99,7 | 107,9 | 98,8 | 104,6 | 106,4 | 122,7 | |
110,0 | 106,4 | 103.2 | 103,2 | 102,9 | 100,8 | 101.6 | 101,5 | 101,4 | 101,7 | 101,7 | 101,2 |
Задание:
1) используя метод Койка, оценить параметры модели с распределенным лагом с длиной лага не более 4;
2) используя метод Алмон, оценить параметры модели с распределенным лагом с длиной лага не более 4 и степени аппроксимирующего полинома не более 3;
3) сравнить результаты, полученные в п. 1 и 2.
Задача 7. Имеется следующая модель с распределенными лагами:
.
Задание:
1) определить коэффициенты регрессии для первых трех периодов;
2) найти относительные коэффициенты модели для первых трех лаговых переменных;
3) преобразовать модель в уравнение с конечным числом переменных.
Задача 8. Имеются данные об объеме валового внутреннего продукта некоторой страны в зависимости от инвестиций в ее экономику за 20 лет (табл. 4.35):
Таблица 4.35
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
193 | 197 | 202 | 213 | 222 | 234 | 247 | 262 | 269 | 280 | |
30 | 29 | 29 | 32 | 34 | 37 | 41 | 44 | 42 | 44 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | |
287 | 287 | 296 | 310 | 326 | 325 | 322 | 338 | 353 | 370 | |
46 | 43 | 48 | 53 | 59 | 54 | 44 | 52 | 60 | 66 |
Задание: построить модель Алмон для лага =3 в предположении, что структура лага описывается полиномом второй степени. Найти краткосрочный и долгосрочный мультипликатор и дать их интерпретацию.
Задача 9. Заданы следующие наблюдения переменных и за 10 последовательных лет (табл.4.36):
Таблица 4.36
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
3 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 | 6 | 6 | 7 | 7 | |
1 | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 | 3 | 4 | 3 | 4 |
Задание:с применением инструментальных переменных оценить параметры линейной модели , используя в качестве инструментальных переменных , .
Задача 10. Приводятся следующие данные о среднедушевом доходе и среднедушевых расходах на конечное потребление за последние 30 лет (в усл. ед.) (табл.4.37):
Таблица 4.37
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | ||||||
67 | 67 | 69 | 71 | 74 | 77 | 80 | 82 | 85 | 87 | ||||||
73 | 74 | 76 | 77 | 81 | 85 | 88 | 91 | 94 | 96 | ||||||
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | ||||||
88 | 90 | 94 | 97 | 96 | 97 | 101 | 104 | 107 | 108 | ||||||
99 | 101 | 104 | 110 | 108 | 108 | 112 | 114 | 118 | 120 | ||||||
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | ||||||
107 | 108 | 108 | 112 | 116 | 120 | 123 | 126 | 129 | 130 | ||||||
120 | 121 | 121 | 123 | 130 | 133 | 135 | 136 | 139 | 140 | ||||||
Задание:
1) построить по этим данным авторегрессионную модель с распределенным лагом порядков (0,1) обычным МНК;
2) построить эту же модель с использованием инструментальных переменных, используя оценку уравнения регрессии (также МНК);
3) проверить гипотезу о наличии автокорреляции в модели, полученной методом инструментальных переменных, используя - критерий Дарбина.
Задача 11*. Задание: с применением метода инструментальных переменных оценить параметры модели ,
где закупки мяса в млн т в году ; закупки мяса в млн т в году -1; производство мяса в млн т в году .
Для оценивания параметров модели использовать инструментальные переменные и следующие статистические данные (табл.4.38):
Таблица 4.38
Год | Год | ||||
1965 | 1,27 | 2,01 | 1974 | 2,43 | 3,07 |
1966 | 1,37 | 2,09 | 1975 | 2,44 | 3,07 |
1967 | 1,39 | 2,13 | 1976 | 2,28 | 2,90 |
1968 | 1,38 | 2,16 | 1977 | 2,28 | 2,89 |
1969 | 1,46 | 2,24 | 1978 | 2,53 | 3,15 |
1970 | 1,44 | 2,19 | 1979 | 2,65 | 3,26 |
1971 | 1,53 | 1,21 | 1980 | 2,54 | 3,15 |
1972 | 1,86 | 2,48 | 1981 | 1,88 | 2,53 |
1973 | 2,10 | 2,73 | 1982 | 1,89 | 2,58 |
Задача 12. Дана таблица следующих данных (табл.4.39):
Таблица 4.39
Момент времени | |||||
80 | |||||
90 | 95 | 110 | 120 | - |
Здесь , - ожидаемый и действительный спрос на некоторый товар соответственно.
Задание: в соответствии с моделью адаптивных ожиданий
, где =0,40 найти остальные значения .
Задача 13. На основе поквартальных данных получено следующее уравнение регрессии, характеризующее спрос на труд:
|
|
,
где ; - уровень занятости; - объем выпуска продукции; - время. Предполагается, что механизм формирования ожидаемого уровня занятости определяется соотношением .
Задание: получить модель неполной корректировки (оценку зависимости желательного уровня значимости от переменных модели и ).
Рекомендуемая литература
1. Бородич С.А. Эконометрика: учебное пособие. -Мн.: Новое знание, 2006.- Гл. 12.
2. Практикум по эконометрике: учебное пособие/ Под ред. И. И. Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 2007. – Разделы 5,6.
3. Эконометрика: учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. 2-е изд. -М.: Финансы и статистика, 2005.- Гл. 15.