СодержаниеВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 6
1.1. Сущность и назначение прогнозирования на основе временных рядов 6
1.2. Методика применения авторегрессивных моделей 14
1.3. Методика применения моделей скользящей средней в эконометрике 22
2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 36
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 37
ПРИЛОЖЕНИЯ 38ВведениеТермин эконометрия (эконометрика) был введен в научную литературу в 1930 году норвежским статистиком Рагнаром Фришем для обозначения нового направления научных исследований, возникшего из необходимости научно-обоснованного подтверждения и доказательства концепций и выводов экономической теории результатами количественного анализа рассматриваемых процессов. В этой связи можно сказать, что основная задача эконометрики состоит в построении моделей специфического типа (эконометрических моделей), описывающих взаимообусловленное развитие социально-экономических процессов, на основе информации, отражающей распределение их уровней во времени или (и) в пространстве однородных объектов. Эти модели используются в анализе и прогнозировании общих закономерностей и конкретных количественных характеристик рассматриваемых процессов, определении управляющих воздействий. Вследствие этого в самом широком толковании эконометрию можно рассматривать как объединение ряда дисциплин - экономической теории (включая микро- и макроэкономику, социальную сферу), социально-экономической статистики и теории измерения общественных процессов, математической статистики и методов экономико-математического моделирования.
Каждая из перечисленных дисциплин играет свою роль в эконометрическом исследовании. Экономическая теория занимается вопросами разработки концепций относительно законов развития исследуемых процессов с учетом их взаимосвязей; социально-экономическая статистика и теория измерений - выражением количественных и качественных состояний этих процессов (как правило, в последовательные периоды (моменты) времени) в виде набора логически непротиворечивых и содержательных показателей; методы экономико-математического моделирования - разработкой моделей взаимосвязей между рассматриваемыми процессами, адекватно отражающими экономические концепции в рамках выбранной системы показателей; математическая статистика - собственно построением самих моделей (т. е. оценкой их параметров), проверками гипотез относительно их адекватности тенденциям процессов, значимости взаимосвязей между ними, оценками неопределенности в полученных результатах, вызванной систематическими и случайными ошибками и т. п.
При этом обычно предполагается, что систематические ошибки в результатах возникают вследствие использования неадекватной тенденциям исследуемых процессов концепции относительно их взаимосвязей, систематических ошибок измерений их уровней, неправильно выбранной спецификации модели и ряда других причин объективного и субъективного характера.Литература1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.
2. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление/Пер. в анг./ - М.: Мир, 1974.
3. Грубер Й. Эконометрия 1: Введение во множественную регрессию и эконометрию. Ч.1,2,3. Б.м.: Б.и., 1993.
4. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.
5. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА - М., 1997.
6. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. М.: Финансы и статистика, 1987-88.
7. Исследование операций в экономике: Учеб. Пособие для вузов/ Н.Ш. Кремер, Б.А. Прутко, И.М. Тришин, М.Н. Фридман; Под ред. Проф. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ, 2004. - 407 с.
8. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрика. М.: Статистика, 1977.
9. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Начальный курс. М.: Дело, 2000.
10. Математическое программирование/ Под ред. Проф. Н.Ш. Кремера. - М.: Финстатинформ, 1995.
11. Уотшем Т. Дж, Паррамоу К. Количественные методы в финансах. М.: ЮНИТИ, 1999.
12. Ферстер Э., Ренц Б. Методы регрессионного и корреляционного анализа: Руководство для экономистов. М.: Финансы и статистика, 1983.
|
