Эконометрика сложных экономических процессов. Давнис В.В - 61 стр.

UptoLike

Рубрика: 

+
−=
αα
ttt
tttt
tt
xCx
CxxC
CC
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
где
1
0
,),0(
ˆ
CB α - начальные значения, определяемые по
методу наименьших квадратов.
7.1.2. Критерии настройки параметра адаптации
∑∑
==
++
−=
ττ
τ
α
t
jk
kjkj
yy
11
1
ˆ
)(S
,
kjkj
t
j
k
yy
++
=
≤≤
−=
ˆ
max)(S
1
1
2
τ
τ
τ
α
,
kj
kjkj
t
j
k
y
yy
+
++
=
≤≤
=
ˆ
max)(S
1
1
3
τ
τ
τ
α
,
где
);,(
ˆ
ˆ αjy
kjkj
Bx
++
=
τ
τ
,
,
1
,
0
;
,
,
2
,
1
KK
=
=
k
t
j
.
7.1.3. Дисперсионное отношение Фишера для адаптивных регрес-
сионных моделей
−−
=
2
2
)
ˆ
(
)
~
ˆ
(1
ii
ii
p
yy
yy
m
mN
F ,
где
i
y
~
экспоненциально взвешенное среднее значение;
i
y
ˆ расчетные значения адаптивной модели.
7.2. Решение типовых задач
Таблица 7.2.1
Год Месяц Средняя цена 1 кг.
говядины, у .е.
Среднемесячная за -
работная плата, у .е.
T
t
t
y
1t
y
t
x
сентябрь 1,2 1,1 6,1
октябрь 1,5 1,2 7,2
ноябрь 1,5 1,5 11,2
2001
декабрь 2,3 1,5 11,6
январь 3,4 2,3 13,9
февраль 4,3 3,4 17,7
март 4,5 4,3 22,1
апрель 5,8 4,5 25,7
май 7,2 5,8 35,5
2002
июнь 8,9 7,2 45,4
                         1  −1 C−t −11x′t x t C−t −11 
                         −1
                      C = Ct −1 −                     
                         α        x t Ct−−11 x′t + α 
                         t


           гд е Bˆ(0, α ),     C −0 1 - н а ча л ь н ые зн а чен ия, опред ел яем ые по
           м ет од у н а им ен ь ш ихква д ра т ов.
    7.1.2. Крит ерии н а ст ройки па ра м ет ра а д а пт а ции
                                      t −τ τ
                         S1τ (α ) = ∑ ∑ y j +k − yˆj +k ,
                                       j =1 k =1

                                      t −τ
                         Sτ2 (α ) = ∑ max y j +k − yˆj +k ,
                                       j =1 1≤k ≤τ

                                       t −τ           y j +k − yˆj + k
                         Sτ3 (α ) = ∑ max                                 ,
                                       j =1 1≤ k ≤τ          y j +k
                                  ˆ ( j ,α );
           гд е yˆ j + k = x j +k B                   j = 1, 2, K , t − τ ; k = 0, 1, K , τ .
    7.1.3. Дисперсион н ое от н ош ен ие Ф иш ера д л я а д а пт ив н ых регрес-
           сион н ыхм од ел ей
                                  N − m − 1 ∑ ( yˆi − ~
                                                      yi ) 2
                          Fp =             ⋅                 ,
                                             ∑ i i  − ˆ    2
                                     m        ( y     y  )
           гд е ~
                yi – экспон ен циа л ь н о взвеш ен н ое сред н ее зн а чен ие;
                ŷi – ра счет н ые зн а чен ия а д а пт ивн ой м од ел и.

7.2. Р еш ение типовы х задач
                                                                                            Т аблиц а 7.2.1
     Год      М есяц          Сред н яя цен а 1 кг.                   Сред н ем есячн а я за -
                                говяд ин ы, у .е.                     ра бот н а я пл а т а , у .е.
     T            t              yt                    yt −1                       xt
            сен т ябрь           1,2                   1,1                        6,1
             окт ябрь            1,5                   1,2                        7,2
    2001
             н оябрь             1,5                   1,5                       11,2
             д ека брь           2,3                   1,5                       11,6
             ян ва рь            3,4                   2,3                       13,9
            ф евра л ь           4,3                   3,4                       17,7
             м а рт              4,5                   4,3                       22,1
    2002
             а прел ь            5,8                   4,5                       25,7
             май                 7,2                   5,8                       35,5
             июн ь               8,9                   7,2                       45,4