Прогнозирование и временные ряды: учебное пособие

Description

Учет временной структуры данных о реальных экономических процессах позволяет адекватно отразить их в математических и эконометрических моделях. Осознание этого факта привело как к ревизии многих макроэкономических теорий и построений, так и к бурному развитию специфических методов анализа таких данных. Знание этих методов и способов применения их к анализу конкретных экономических процессов является в настоящее время необходимой составляющей подготовки математиков-исследователей (аналитиков) на магистерском уровне. Пособие рекомендовано для студентов четвертого курса и магистров, обучающихся по направлению «Прикладная математика», написано в соответствии с программой одноименного курса. Содержание Предисловие 1. Значение и содержание социально-экономического прогнозирования 1.1. Понятие прогноза 1.2. Инструментарий прогнозирования 2. Временные ряды и прогнозирование 2.1. Общие сведения о временных рядах и задачах их анализа 2.2. Стационарные временные ряды и их характеристики. Автокорреляционная функция 2.3. Эргодичность 2.4. Тренды 2.5. Случайные величины, необходимые для тестирования уравнений регрессии 2.6. Сезонные колебания 2.7. Сезонные фиктивные переменные 2.8. Сглаживание временного ряда. Метод скользящих средних 2.9. Экспоненциальное сглаживание 2.10. Критерии, используемые в анализе временных рядов 2.11. Критерии, основанные на автокорреляционной функции 2.12. Лаговый оператор 2.13. Модели с распределенным лагом. Лаги Алмон 2.14. Пример применения метода Алмон 3. Модели ARIMA 3.1. Разложение Вольда 3.2. Процессы авторегрессии (AR) 3.3. Процесс Маркова 3.4. Процессы скользящего среднего MA(q) 3.5. Смешанные процессы авторегрессии и скользящего среднего ARMA 3.6. Модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего ARIMA 3.7. Проверка на стационарность. Интеграционная статистика Дарбина-Уотсона 3.8. Прогнозирование с помощью ARMA моделей 3.9. ARCH и GARCH 4. Нестационарные временные ряды 4.1. Ряды TS и DS 4.2. Тест Дикки-Фуллера на единичный корень 4.3. ADF-тест Дикки-Фуллера 4.4. Авторегрессионные модели с распределенными лагами(ADL-модели) 4.5. Причинность по Грэнджеру 4.6. Многомерные процессы 4.7. Коинтеграция 4.8. Коинтеграционная регрессия и тест Йохансена 4.9. Пример применения коинтеграции 5. Задачи Предметный указатель Библиографический список