Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Типы данных и моделей




 

Можно выделить три основных класса моделей, которые применяются для анализа и/или прогноза:

· модели временных рядов.

Временной ряд (ряд динамики) – это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей,

К этому классу относят модели:

Тренда: y(t)=T(t)+εt, (1.2)

Где T(t) – временной тренд заданного параметрического вида (например, линейный T(t)=a+bt), ε – случайная (стохастическая) компонента;

Сезонности y(t)=S(t)+εt, (1.3)

где S(t) – периодическая (сезонная) компонента;

Тренда и сезонности: y(t)=T(t)+S(t)+ εt (аддитивная) (1.4)

или

y(t)= T(t)*S(t)+ εt (мультипликативная) (1.5)

· регрессионные модели с одним уравнением

В таких моделях эндогенная (зависимая) переменная y представляется в виде функции f(x,ß)=f(x1,…,xk ß1,… ßp), где x1,…,xk – независимые переменные, а ß1,…, ßp – параметры. В зависимости от вида функции f(x,ß) модели делятся на линейные и нелинейные.

· системы одновременных уравнений.

Эти модели описываются системами уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может, кроме объясняющих переменных (экзогенных), включать в себя также объясняемые переменные (эндогенные) из других уравнений системы.

При моделировании экономических процессов мы встречаемся с двумя типами исходных данных:

· данные, характеризующие совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени;

· данные, характеризующие один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени.

Модели, построенные по данным первого типа, называются пространственными моделями. Модели, построенные на основе второго типа данных, называются моделями временных рядов.

Объект эконометрического моделирования характеризуется многими признаками. Признаки в модели взаимосвязаны и выступают либо в роли результата (объясняемой переменной), либо в роли фактора (объясняющей переменной). Переменные эконометрической модели любого класса условно делят на следующие виды (рис. 1.3).

Рисунок 1.3. – Виды переменных, применяемых в эконометрическом моделировании

Эконометрическая модель каждого класса направлена на объяснение значений текущих эндогенных переменных в зависимости от значений предопределенных переменных.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 357; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.008 сек.