Реферат Курсовая Конспект
Работа сделанна в 2005 году
Оценивание в модели с авторегрессией - Реферат, раздел Экономика, - 2005 год - Корреляция по времени Оценивание В Модели С Авторегрессией. Проблему Оценивания Системы Формула 1 Р...
|
Оценивание в модели с авторегрессией. Проблему оценивания системы Формула 1 рассмотрим отдельно для случая, когда коэффициент p известен, и отдельно - когда неизвестен. 1. Значение p известно. В этом случае для оценивания системы Формула 1 можно применить обобщенный метод наименьших квадратов.
В данном случае нетрудно найти матрицу P, для которой. Здесь весьма просто догадаться, какое линейное преобразование исходной системы Формула 1 надо провести, чтобы получить классическую модель. Напишем Формула 2 для момента времени умножим обе части на p и вычтем почленно из Формула 2 . Тогда с учетом Формула 3 получим Формула 7 При t 1 достаточно обе части уравнения Формула 3 умножить на Формула 8 В системе Формула 7 , Формула 8 ошибки удовлетворяют условиям уже обычной регрессионной модели.
Действительно, в Формула 7 случайные величины t 2, ,n независимы и имеют постоянную дисперсию, а в Формула 8 ошибка не зависит от t 2, ,n и, согласно Формула 4 , также имеет дисперсию. На практике часто опускают преобразование Формула 8 , игнорируя тем самым первое наблюдение. С одной стороны, благодаря этому, преобразование исходной модели Формула 1 становится единообразным.
В частности, для получения оценки параметра достаточно оценку свободного члена в Формула 7 разделить на 1 - p. С другой стороны, отбрасывание первого наблюдения может привести к потере важной информации, особенно в выборках небольшого размера. 2. Значение p неизвестно. Ситуации, когда параметр авторегрессии р известен, встречаются крайне редко. Поэтому возникает необходимость в процедурах оценивания при неизвестном р. Как правило, они имеют итеративный характер. Опишем три наиболее употребительные.
Мы не будем устанавливать сходимость этих процедур, практика их применения показала, что они достаточно эффективны.
– Конец работы –
Эта тема принадлежит разделу:
Иными словами, для многих временных рядов предположение о некоррелированности ошибок не выполняется. В этом разделе мы рассмотрим наиболее простую модель, в которой ошибки… Образно говоря, МНК рисует более оптимистичную картину регрессии, чем есть на самом деле. Рассмотрим модель Формула 1…
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Оценивание в модели с авторегрессией
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов