Эконометрия. Книга третья. Анализ временных рядов

Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. Книга третья. Анализ временных рядов. 157 с.

Учебник состоит из одного файла формата PDF. Скачать.

Содержание

III Эконометрия - 1: Анализ временных рядов 312

11 Основные понятия в анализе временных рядов 313

11.1 Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313

11.2 Стационарность, автоковариации и автокорреляции . . . . . . . . 317

11.3 Основные описательные статистики для временных рядов . . . . 321

11.4 Использование линейной регрессии с детерминированными факторами

11.4.1 Тренды . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324

11.4.2 Оценка логистич еской функции . . . . . . . . . . . . . . . 325

11.4.3 Сезонные колебания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327

11.4.4 Аномальные наблюдения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329

11.5 Прогнозы по регрессии с детерминированными факторами . . . . 329

11.6 Критерии, используемые для анализа временных рядов . . . . . . 333

11.7 Лаговый оператор . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 337

11.8 Модели регрессии с распределенным лагом . . . . . . . . . . . . 340

11.9 Условные распределения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342

12 Сглаживание временного ряда 344

12.1 Метод скользящих (подвижных) средних . . . . . . . . . . .. 344

12.1.1 Метод скользящих средних в матрич ной форме . . . . . . 347

12.1.2 Свойства скользящих средних . . . . . . . . . . . . . . . . 350

12.2 Экспоненциальное сглаживание . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352

13 Спектральный и гармонический анализ 358

13.1 Ортогональность тригонометрич еских функций . . . . . . . . . . 358

13.2 Теорема Парсеваля . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363

13.3 Спектральный анализ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365

13.4 Связь выборочного спектра с автоковариационной функцией . . . 367

13.5 Оценка функции спектральной плотности . . . . . . . . . . . . . 369

14 Линейные стохастические модели ARIMA 375

14.1 Модель линейного фильтра . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375

14.2 Процессы авторегрессии. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 376

14.3 Процессы скользящего среднего . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394

14.4 Смешанные процессы авторегрессии — скользящего среднего . . 398

14.5 Модель авторегрессии Бокса-Дженкинса . . . . . . . . . . . . . . 404

14.6 Прогнозирование по ARIMA(p, d, q) . . . . . . . . . . . . . . . . . 407

14.7 Модели, содержащие стохастич еский тренд . . . . . . . . . . . . 413

15 Модели с авторегрессионной условной гетероскедастичностью 419

15.1 Модель ARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 419

15.2 Модель GARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423

15.3 Прогнозы и доверительные интервалы для модели GARCH . . . 426

15.4 Разновидности моделей ARCH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 430

15.4.1 Функциональная форма динамики условной дисперсии . . 430

15.4.2 Отказ от нормальности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432

15.4.3 GARCH-M . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433

15.4.4 Стохастическая волатильность. . . . . . . . . . . . . . . . 433

15.4.5 ARCH-процессы с долгосроч ной памятью. . . . . . . . . . 434

15.4.6 Многомерные модели волатильности . . . . . . . . . . . . 434

16 Динамические модели регрессии 437

16.1 Модель распределенного лага . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 437

16.2 Авторегрессионная модель с распределенным лагом . . . . . . . . 444

16.3 Модели частичного приспособления, адаптивных ожиданий и исправления ошибок

17 Интегрированные процессы, ложная регрессия и коинтеграция 452

17.1 Стационарность и интегрированные процессы . . . . . . . . . . . 452

17.2 Разложение Бевериджа-Нельсона для процесса I(1) . . . . . . . . 456

17.3 Ложная регрессия . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 458

17.4 Проверка на наличие единичных корней . . . . . . . . . . . . . . 460

17.5 Коинтеграция. Регрессии с интегрированными переменными . . . 465

17.6 Оценивание коинтеграционной регрессии: подход Энгла-Грейнджера

17.7 Коинтеграция и общие тренды . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 469