Введение 2

1. Модели стационарных и нестационарных временных рядов, их идентификация 3

1.1. Характеристики временных рядов. 3

1.2. Линейные регрессионные модели с гомоскедастичными и гетероскедастичными, независимыми и автокоррелированными остатками 4

1.3. Идентификация моделей. 5

2. Временные ряды. Лаги в экономических моделях 6

3. Оценка моделей с лагами в независимых переменных 7

3.1. Метод последовательного увеличения количества лагов 8

3.2. Метод геометрической прогрессии (Метод Койка) 8

4. Авторегрессионные модели 10

4.1. Модель активных ожиданий 10

4.2. Модель частичной корректировки 12

5. Прогнозирование с помощью временных рядов 13

6. Оценивание длины периоды и периодической составляющей 14

Список литературы 19

При анализе многих экономических показателей (особенно в макроэкономике) часто используются ежегодные, ежеквартальные, ежемесячные, ежедневные данные. Для рационального анализа необходимо систематизировать моменты получения соответствующих статистических данных.

В этом случае следует упорядочить данные по времени их получения и построить так называемые временные ряды.

1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. - М.: Финансы и статистика., 1998. - 368 с.

2. Общая теория статистики. Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности. / Под ред.А.А. Спирина, О.Э.Башиной. - М,: Финансы и статистика, 1994. - 296 с.

3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 488 с.

4. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. - М.: Юнити, 1998. - 1022 с.

5. Доугерти К. Введение в эконометрику. - М.: МГУ, 1999. - 402 с.

6. Кулинич Е.И. Эконометрия. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 302 с.

Примечаний нет.