Лекции по эконометрике. Шанченко Н.И. - 107 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

107
∆X
t
– α
1
∆X
t–1
= X
t
– X
t–1
- α
1
·(X
t–1
- X
t–2
) = α
0
+ ε
t
– β
1
·ε
t–1
,
которая после преобразования принимает вид
X
t
= α
0
+ (1+ α
1
)X
t–1
– α
1
X
t–2
+ ε
t
– β
1
·ε
t–1
. (6.52)
Формулы для прогнозирования в момент t = Т + h определяются соотно-
шениями
TTTT
XXX
11110
)1()1(
ˆ
,
TTT
XXX
110
)1(
ˆ
)1()2(
ˆ
, (6.53)
)2()1(
ˆ
)1()(
ˆ
110
hXhXhX
TTT
для h ≥ 3.
Контрольные вопросы
1. Дайте определение стохастического процесса.
2. Дайте определение стационарного стохастического процесса в слабом
(широком) смысле.
3. Какой стохастический процесс называется нормальным?
4. Какой стохастический процесс называется «белый шумом»?
5. Какими параметрами характеризуется стационарный процесс?
6. Дайте определение автоковариационной функции.
7. Какие методы применяются для распознавания стационарности времен-
ных рядов?
8. Приведите примеры параметрических тестов проверки временных ря-
дов на стационарность?
9. Приведите примеры непараметрических тестов проверки временных
рядов на стационарность?
10. Охарактеризуйте процессы AR.
11. В каких случаях процессы AR являются стационарными?
12. Охарактеризуйте процессы MA.
13. Охарактеризуйте процессы ARMA.
14. Опишите модель ARMA(3,2).
15. Как используется автокорреляционная функция для идентификации
модели стационарного стохастического процесса?
16. Как используется частная автокорреляционная функция для идентифи-
кации модели стационарного стохастического процесса?
17. Как осуществляется прогнозирование ARMA-процессов?
18. Что может служить признаком нестационарности временного ряда?
19. Для чего применяются Тесты Дики-Фуллера?
20. Охарактеризуйте процессы ARIMA.
21. Как осуществляется прогнозирование ARMA-процессов?

Страницы