Тема 5. Системы эконометрических уравнений и методы их оценивания

5.1. Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике

Эконометрическая модель как система одновременных уравнений. Система не зависимых уравнений. Система рекурсивных уравнений. Система взаимозависимых уравнений. Эндогенные и экзогенные переменные. Структурная и приведенная формы модели систем одновременных уравнений. Двухшаговый и трехшаговый МНК – как методы оценивания систем одновременных уравнений. Проблема идентификации. Правило идентификации. Оценивание параметров структурной модели. Косвенный МНК.

 

5.2. Применение систем эконометрических уравнений

Основные направления практического использования эконометрических систем. Понятие и путевом анализе. Основная теорема путевого анализа.

 

Тема 6. Методы и модели анализа динамики экономических процессов

6.1. Временные ряды

Понятие экономических рядов динамики. Временный ряд. Тренд, цикличность компонента, сезонная компонента – структурно-образующие элементы временного ряда экономических показателей. Основные характеристики временных рядов: абсолютный прирост, коэффициенты роста и прироста, темп прироста, средний уровень ряда. Предварительный анализ и сглаживание временных рядов экономических показателей. Стационарные временные ряды. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры. Автокорреляционная функция. Коррелограмма. Нестационарные временные ряды. Моделирование тенденции временного ряда. Моделирование сезонных и циклических колебаний.

 

6.2. Изучение взаимовязей по временным рядам

Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов. Методы исключения тенденции: метод отклонений от тренда, метод последовательных разностей. Автокорреляция в остатках критерий Дарбина-Уотсона. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках

 

6.3. Классические регрессионные модели временных рядов и прогнозирование на их основе

Виды классических регрессионных временных рядов: модель сезонных эффектов; модель циклических компонентов; общая линейная модель стационарного ряда; модель скользящего среднего. Прогнозирование с помощью моделей временных рядов. Адаптивные модели прогнозирования Брауна, Кольта,

Уинтерса, Тейло - Вейджа, Бокса – Дженкинса. Авторегрессионная модель прогнозирования.