Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. Носко В.П. - 272 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МФТИ | Москва

Составители: 

Рубрика: 

Критерий Квятковского – Филлипса –
Шмидта – Шина (KPSS), 164
Критерий Лейбурна, 163
мощность, 163
Критерий Перрона, 172
датировка точки излома, 181
обобщенный, 182
Критерий Филлипса – Перрона, 159
мощность, 161
Критерий Шмидта – Филлипса, 163
Куртозис, 182
Л
Линейная модель наблюдений
классическая нормальная, 4, 8
Ложная периодичность, 119, 127
Ложная регрессия, 186, 193
М
Метод максимального правдоподобия, 47
Модели
ARX
стабильность, 66
динамические (ADL), 67
мультипликаторы
долгосрочные, 67, 68
импульсные, 69
коррекции ошибок (ECM), 204
Мультипликатор
импульсный, 124
О
Обратимости условие, 31, 47, 48, 49, 54
Объясняющие переменные
стохастические, 9
Оператор запаздывания, 23
Оценка наименьших квадратов
обобщенная, 13
суперсостоятельная, 207
П
Паразитная связь, 196
Передаточная функция, 78
Подбор стационарной модели ARMA
диагностика модели, 35, 53
проверка нормальности, 58
идентификация модели, 35
оценивание модели, 35, 47
метод максимального правдоподобия,
47
Применимость стандартных
статистических выводов
cитуация A, 9
cитуация A΄, 11
cитуация B, 11
cитуация C, 12
cитуация D, 63
cитуация E, 64
ситуация F, 65
Принцип экономности модели, 34
экономная модель, 32
Причинность по Гренджеру, 205
Проверка нормальности
критерий Jarque – Bera, 58
Процесс авторегрессии, 18, 24, 25, 28, 37,
99, 139, 144
векторный, 208
взрывной, 111
порядка
p, 23
Процесс порождения данных, 84
Р
Различение TS и DS рядов, 128
TS-гипотеза, 129
близкие альтернативы, 143
влияние протяженности ряда, 167 
Критерий Квятковского – Филлипса –          суперсостоятельная, 207
  Шмидта – Шина (KPSS), 164
Критерий Лейбурна, 163                                        П
  мощность, 163                           Паразитная связь, 196
Критерий Перрона, 172                     Передаточная функция, 78
  датировка точки излома, 181             Подбор стационарной модели ARMA
  обобщенный, 182                           диагностика модели, 35, 53
Критерий Филлипса – Перрона, 159              проверка нормальности, 58
  мощность, 161                             идентификация модели, 35
Критерий Шмидта – Филлипса, 163             оценивание модели, 35, 47
Куртозис, 182                                 метод максимального правдоподобия,
                                                 47
                    Л                     Применимость стандартных
Линейная модель наблюдений                  статистических выводов
  классическая нормальная, 4, 8             cитуация A, 9
Ложная периодичность, 119, 127              cитуация A΄, 11
Ложная регрессия, 186, 193                  cитуация B, 11
                                            cитуация C, 12
                    М                       cитуация D, 63
Метод максимального правдоподобия, 47       cитуация E, 64
Модели                                      ситуация F, 65
 ARX                                      Принцип экономности модели, 34
   стабильность, 66                         экономная модель, 32
 динамические (ADL), 67                   Причинность по Гренджеру, 205
   мультипликаторы                        Проверка нормальности
      долгосрочные, 67, 68                  критерий Jarque – Bera, 58
      импульсные, 69                      Процесс авторегрессии, 18, 24, 25, 28, 37,
 коррекции ошибок (ECM), 204                99, 139, 144
Мультипликатор                              векторный, 208
 импульсный, 124                            взрывной, 111
                                            порядка p, 23
                    О                     Процесс порождения данных, 84
Обратимости условие, 31, 47, 48, 49, 54                       Р
Объясняющие переменные
  стохастические, 9                       Различение TS и DS рядов, 128
Оператор запаздывания, 23                   TS-гипотеза, 129
Оценка наименьших квадратов                 близкие альтернативы, 143
  обобщенная, 13                            влияние протяженности ряда, 167

Страницы