Cтраница 1
Эконометрическое моделирование охарактеризованных выше процессов осуществляется с применением моделей, содержащих не только текущие, но и лаговые значения факторных переменных. Эти модели называются моделями с распределенным лагом. [1]
Эконометрическое моделирование осуществляется с помощью моделирования объема продаж, занимаемой доли рынка и отраслевых особенностей. Модели подробно описываются, оцениваются, проверяются, проигрываются и напрямую связываются с финансовыми и производственными моделями отделений или предприятия в целом. [2]
В эконометрическом моделировании значение метода Монте-Карло особенно велико. [3]
В качестве цели эконометрического моделирования обычно рассматривают анализ исследуемого экономического объекта ( процесса); прогноз его экономических показателей, имитацию развития объекта при различных значениях экзогенных переменных ( отражая их случайный характер, изменение во времени), выработку управленческих решений. [4]
Приведите примеры экономических задач, эконометрическое моделирование которых требует применения моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии. [5]
В главе 1 изложены основные аспекты эконометрического моделирования, его предпосылки, типы выборочных данных, виды моделей, этапы проведения и возникающие при этом проблемы моделирования. [6]
Метод широко применим не только в эконометрическом моделировании, но и вообще в статистическом исследовании. [7]
Задачей курса Эконометрика является изучение наиболее распространенных методов эконометрического моделирования, реализация этих методов на практике и интерпретация полученных результатов. Применение эконометрики в анализе и прогнозировании социально-экономических явлений и процессов способствует выработке современного экономического мышления. [8]
В соответствии с целью студенты должны усвоить методы эконометрического моделирования и практической реализации на ПЭВМ. Кроме того, они должны научиться содержательно интерпретировать формальные результаты. [9]
Весьма важной проблемой на этом ( и предыдущих) этапе эконометрического моделирования является проблема спецификации модели ( см. гл. От того, насколько удачно решена проблема спецификации модели, в значительной степени зависит успех всего эконометрического моделирования. [10]
Мут в своих статьях преследовал весьма скромные цели, не выходящие за рамки эконометрического моделирования. Он не претендовал на серьезную теоретическую новацию, а лишь стремился построить непротиворечивую модель цены для ситуации неопределенности, когда поведение субъектов зависит от ожиданий. [11]
Для оценки общего объема поступлений в бюджет широко применяются различные методы, в том числе: эконометрическое моделирование, множественная регрессия, анализ временных рядов. [12]
Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов, является одной из самых сложных задач эконометрического моделирования. Применение в этих целях традиционных методов корреляционно-регрессионного анализа, рассмотренных в главах 2 и 3, может привести к ряду серьезных проблем, возникающих как на этапе построения, так и на этапе анализа эконометрических моделей. В первую очередь эти проблемы связаны со спецификой временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. В главе 5 было показано, что каждый уровень временного ряда содержит три основные компоненты: тенденцию, циклические или сезонные колебания и случайную компоненту. Рассмотрим подробнее, каким образом наличие этих компонент сказывается на результатах корреляционно-регрессионного анализа временных рядов данных. [13]
Как следует из рис. 19.10, в добавление к функции общего финансового моделирования, система способна прогнозировать объемы продаж, выполнять анализ во времени и эконометрическое моделирование. Опытные пользователи могут использовать преимущества пакета для прогнозирования продаж, процентных ставок, цены производственных факторов и других важных параметров. SIMPLAN позволяет задавать изменение проектируемых моделей во времени. К динамическим характеристикам относятся: тенденции во времени, экспоненциальное сглаживание и адаптивное предсказание. [14]
В заключение отметим, что для применения обобщенного метода наименьших квадратов необходимо знание ковариационной матрицы вектора возмущений Q, что встречается крайне редко в практике эконометрического моделирования. Если же считать все я ( л 1) / 2 элементов симметричной ковариационной матрицы Q неизвестными параметрами обобщенной модели ( в дополнении к ( р l) параметрам ( 3 /), то общее число параметров значительно превысит число наблюдений я, что сделает оценку этих параметров неразрешимой задачей. [15]