Ekonometrija laiko eilučių analizė kursinis


Statistikos kursinis darbas.

Įvadas. Laiko eilučių tyrimo aspektai. Ekonometrika. Laiko eilučių samprata. Laiko eilutės charakteristikos. Atsitiktinio proceso stacionarumas. Koreliacijos koeficientas. Pagrindiniai tiesiniai vienalypių laiko eilučių modeliai. Praktinė dalis. Aprašomoji tyrinėjamųjų duomenų statistika. Išvados. Šaltiniai. Priedai.


Dažniausiai norint aprašyti kintamąjį reiškinį, mes naudojame jo stebimas reikšmes, kurios dažniausiai yra įgyjamos skirtingose vietose ir skirtingais laiko momentais. Tai yra veikiama atsitiktinių procesų kintanti sistema. jos praeitis yra užrašoma surenkant duomenys, o laikui bėgant tai mums yra suteikiama tam tikra informacija apie mumis nagrinėjamą reiškinį.

Matuojant kintamojo reikšmes reguliariais laiko intervalais gaunamos duomenų sekos, kurios vadinamos laiko eilutėmis.

Ištirti vidutinę valstybinio socialinio draudimo senatvės pensija ketvirtiniais duomenimis (Eur).

Sudarant ekonometrikos modelius, visuomet reikalingi tiriamo objekto matavimo duomenys. Jei mus domina tik patys atsitiktinio kintamojo matavimo duomenys, o ne eilės tvarka, kuria jie buvo gauti, tai jie vadinami erdviniais duomenimis. Erdviniai duomenys nusako įvairių objektų savybes tam tikru laiko momentu.

Kai duomenys renkami reguliariais laiko intervalais ( kasdien, kas savaitę, kas mėnesį ir t.t.), reikšmę įgyja ne tik patys duomenys bet ir jų gavimo tvarka. Šie duomenys nusako vieno objekto savybes tam tikrais fiksuotais laiko momentais. Tad ekonominio proceso reikšmės nustatytos reguliariais laiko intervalais sudaro laiko eilutės duomenys.

Kuo skiriasi laiko eilutės duomenys nuo erdvinių duomenų rinkinio? Šių skirtumų yra du :

Apibrėžiant diskretinę laiko eilutę, svarbu ne tik fiksuoti Δt bei n, bet ir pradinį laiko momentą t0. Norint analizę supaprastinti , dažnai t0 priliginamas 0 .

Vienas iš būdų aprašyti kintamąjį Xt – nustatyti jo skirstinį. Šis būdas gana sudėtingas. Dažnai aprašymui pasirenkami pirmo ir antro laipsnio momentai :

Laiko intervalų, kuriems skaičiuojamas autokoreliacijos koeficiento įvertis, skaičius vadinamas lagu. Didėjant lago reikšmei, laiko eilutės narių skaičius, pagal kuriuos skaičiuojamas autokoreliacijos koeficiento įvertis, mažėja.

Procesas yra tiksliai stacionarus, jei n stebinių xt1, xt2 , ..., xtn skirstinys tas pats ir stebiniams xt1+k, xt2+k , ..., xtn+k prie visų n ir k. tikslaus stacionarumo apibrėžimas galioja esant bet kuriai n reikšmei. Stacionaraus proceso skirstinys priklauso tik nuo skirtumo ( t2 – t1), kuris vadinamas lagu.

ARIMA(p,d,q) – nestacionaraus proceso Xt~I(d) stacionarios skirtuminės transformacijos ∆dXt~I(0) ARMA procesas.

Mano pasirinktas rodiklis yra vidutinė valstybinio socialinio draudimo senatvės pensija ketvirtiniais duomenimis (Eur). Duomenys buvo paimti iš oficialaus statistikos departamento laikotarpiu 2009-2016 metai. Siekiant įvertinti tiriamųjų objektų skaičių kitimą, buvo skaičiuojami tokie rodikliai kaip : vidurkis, dispersija, moda, mediana, autokoreliacija, autokovariacija ir t.t.

  • Statistika Kursiniai darbai
  • 2017 m.
  • Lietuvių
  • Beata
  • 20 puslapių (2273 žodžiai)
  • Universitetas
  • Statistikos kursiniai darbai
  • Microsoft Word 622 KB
  • Ekonometrija laiko eilučių analizė kursinis
    10 - 1 balsai (-ų)
Ekonometrija laiko eilučių analizė kursinis . (2017 m. Balandžio 11 d.). http://www.mokslobaze.lt/ekonometrija-laiko-eiluciu-analize-kursinis.html Peržiūrėta 2018 m. Sausio 23 d. 00:28