Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике

Яковлева Ангелина Витальевна

Исследование данных, представленных в виде временных рядов, преследует две основные цели:

1) характеристика структуры временного ряда;

2) прогнозирование будущих уровней временного ряда на основании прошлых и настоящих уровней.

Достижение поставленных целей возможно с помощью идентификации модели временного ряда.

Идентификацией модели временного ряда называется процесс выявления основных компонент, которые содержит изучаемый временной ряд.

Временные ряды могут содержать два вида компонент – систематическую и случайную составляющие.

Систематическая

составляющая временного ряда является результатом воздействия постоянно действующих факторов.

Выделяют три основных систематических компоненты временного ряда:

1) тренд;

2) сезонность;

3) цикличность.

Трендом называется систематическая линейная или нелинейная компонента, изменяющаяся во времени.

Сезонностью называются периодические колебания уровней временного ряда внутри года.

Цикличностью называются периодические колебания, выходящие за рамки одного года. Промежуток времени между двумя соседними вершинами или впадинами в масштабах года определяют как длину цикла.

Систематические составляющие характеризуются тем, что они могут одновременно присутствовать во временном ряду.

Случайной составляющей называется случайный шум или ошибка, которая воздействует на временной ряд нерегулярно.

К основным причинам, по которым возникает случайный шум, относят факторы резкого и внезапного действия, а также действия текущих факторов.

Катастрофическими колебаниями называется случайный шум, в основе возникновения которого лежат факторы резкого и внезапного действия.

Шум, в основе возникновения которого лежит действие текущих факторов, может быть связан также с ошибками наблюдений.

Отдельный уровень временного ряда обозначается как yt. Его можно представить в виде функции от основных компонент временного ряда следующим образом:

yt=f(T,S,C,),

где T – это трендовая компонента,

S – это сезонная компонента,

C – это циклическая компонента,

– случайный шум.

Существует несколько основных моделей временных рядов, к которым относятся:

1) аддитивная модель временного ряда, в которой компоненты представляют собой слагаемые:

yt=Tt+St+Ct+t;

2) мультипликативная модель временного ряда, в которой компоненты представляют собой сомножители:

yt=Tt*St*Ct*t;

3) комбинированная модель временного ряда:

yt=Tt*St*Ct+t.

71. Метод проверки гипотезы о существовании тренда во временном ряду, основанный на сравнении средних уровней ряда

Наличие во временном ряду трендовой компоненты не всегда можно определить с помощью графика. Поэтому для выявления этой компоненты используются специальные критерии проверки гипотезы о существовании тренда во временном ряду.

Рассмотрим следующие критерии проверки гипотезы о существовании тренда во временном ряду:

1) критерий, основанный на сравнении средних уровней временного ряда;

2) критерий «восходящих и

нисходящих» серий;

3) критерий серий, основанный на медиане выборочной совокупности.

При проверке гипотезы о существовании тренда во временном ряду с помощью критерия, основанного на сравнении средних уровней, временной ряд из N наблюдений делится на две равные части. Объём первой части yi равен

и объём второй части yj равен

Обе части временного ряда рассматриваются как самостоятельные выборочные совокупности, подчиняющиеся нормальному закону распределения.

Для каждой из выборок yi и yj рассчитываются следующие выборочные характеристики:

1) средние арифметические значения:

2) выборочные дисперсии:

При проверке предположения о наличии во временном ряду трендовой компоненты выдвигается основная гипотеза о равенстве генеральных средних для двух образованных выборочных совокупностей:

H0:i=j.

Альтернативной или обратной является гипотеза о неравенстве генеральных средних для двух образованных выборочных совокупностей:

H0:i/=j.

Основная гипотеза вида H0:i=j проверяется при справедливости предположения о равенстве генеральных дисперсий:

Гипотеза о равенстве дисперсий проверяется с помощью F-критерия Фишера.

Наблюдаемое значение F-критерия сравнивают с критическим значением F-критерия, которое определяется по таблице распределения Фишера-Снедекора.

Критическое значение F-критерия Фишера определяется по таблице распределения Фишера-Снедекора в зависимости от уровня значимости а и двух степеней свободы

k1=n–1 и k2=N–n–2.

Наблюдаемое значение F-критерия при проверке основной гипотезы вида

определяется по формуле:

при условии, что

При проверке выдвинутых гипотез возможны следующие ситуации.