Учебное пособие / Под редакцией В.В. Харитонова. М.: МИФИ, 2009.
240 с.
Распознано
В книге рассмотрены методологические основания и отвечающие им эконометрические модели временных рядов и связывающих их многофакторных регрессионных моделей. Применение вместо традиционного
принципа постулирования и проверки подхода к методам эконометрики, исходящего из присущих именно экономическим объектам свойств и характера исходной (качественной и количественной) информации, позволили решить ряд сложных проблем, недоступных для традиционного подхода. Являясь учебным пособием для студентов Экономико-аналитического института МИФИ, слушающих курс по эконометрике, книга снабжена содержательно интересными примерами и их решениями. Они помещены в специальном приложении. Оглавление (4 раздела):
Предисловие редактора серии
Введение
Временные ряды макроэкономических показателей
Исходная информация
Инвариантность по сдвигу во времени
Точность приближения
Стохастическая модель временного ряда
Свойства и назначение моделей временных рядов
Прогнозирование временных рядов с параболическими трендами.
Модель как результат целенаправленного изучения свойств информации
Многофакторные регрессионные модели
Основные свойства уравнений множественной регрессии для временных рядов с параболическими трендами
Уравнения регрессии для отклонений от трендов и теорема Фриша – Воу
Свойства уравнений множественной регрессии как моделей-измерителей
Уравнения со свободными членами и полиномами различных степеней
Допустимые уравнения множественной регрессии. Активное согласование свойств исходной информации,
уравнений и метода оценки параметров
Уравнения с распределенными лагами.
Модель процессов с распределенными лагами из двух уравнений
Сбалансированный прогноз структуры макроэкономических процессов
Структурно-динамическая модель инвестиционного процесса
Краткий анализ свойств исходной информации
Системы динамических структурно-балансовых уравнений инвестиционного процесса
Операторы сдвига и компромисс точность-надежность в анализе временных рядов с априори неизвестной структурой
Краткий анализ основных методов исследования временных рядов
Наиболее подходящий оператор сдвига и анализ временных рядов с априори неизвестной структурой
О прогнозировании.
Заключение
Приложение (примеры и их решения)
Распознано
В книге рассмотрены методологические основания и отвечающие им эконометрические модели временных рядов и связывающих их многофакторных регрессионных моделей. Применение вместо традиционного
принципа постулирования и проверки подхода к методам эконометрики, исходящего из присущих именно экономическим объектам свойств и характера исходной (качественной и количественной) информации, позволили решить ряд сложных проблем, недоступных для традиционного подхода. Являясь учебным пособием для студентов Экономико-аналитического института МИФИ, слушающих курс по эконометрике, книга снабжена содержательно интересными примерами и их решениями. Они помещены в специальном приложении. Оглавление (4 раздела):
Предисловие редактора серии
Введение
Временные ряды макроэкономических показателей
Исходная информация
Инвариантность по сдвигу во времени
Точность приближения
Стохастическая модель временного ряда
Свойства и назначение моделей временных рядов
Прогнозирование временных рядов с параболическими трендами.
Модель как результат целенаправленного изучения свойств информации
Многофакторные регрессионные модели
Основные свойства уравнений множественной регрессии для временных рядов с параболическими трендами
Уравнения регрессии для отклонений от трендов и теорема Фриша – Воу
Свойства уравнений множественной регрессии как моделей-измерителей
Уравнения со свободными членами и полиномами различных степеней
Допустимые уравнения множественной регрессии. Активное согласование свойств исходной информации,
уравнений и метода оценки параметров
Уравнения с распределенными лагами.
Модель процессов с распределенными лагами из двух уравнений
Сбалансированный прогноз структуры макроэкономических процессов
Структурно-динамическая модель инвестиционного процесса
Краткий анализ свойств исходной информации
Системы динамических структурно-балансовых уравнений инвестиционного процесса
Операторы сдвига и компромисс точность-надежность в анализе временных рядов с априори неизвестной структурой
Краткий анализ основных методов исследования временных рядов
Наиболее подходящий оператор сдвига и анализ временных рядов с априори неизвестной структурой
О прогнозировании.
Заключение
Приложение (примеры и их решения)