Эконометрическое моделирование и прогнозирование рядов динамики на основе параметрических моделей авторегрессии

Эконометрическое моделирование и прогнозирование рядов динамики на основе параметрических моделей авторегрессии

Автор: Семёнычев, Валерий Константинович

Шифр специальности: 08.00.13

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2005

Место защиты: Самара

Количество страниц: 306 с. ил.

Артикул: 2937812

Автор: Семёнычев, Валерий Константинович

Стоимость: 250 руб.

Эконометрическое моделирование и прогнозирование рядов динамики на основе параметрических моделей авторегрессии 

Оглавление
3.1.Исследования и сравнительный анализ моделей логистической динамики
Введение
В диссертации рассмотрены вопросы повышения точности эконометрического моделирования и прогнозирования рядов динамики показателей социально экономических систем на основе параметрических моделей авторегрессии.
Под социально экономической системой СЭС будем понимать сложную вероятностную динамическую систему, охватывающую процессы производства, обмена, распределения и потребления материальных и других благ, порождающую социально экономические явления, социально экономические, социально политические, социокультурные, демографические процессы 4, , , 3.
Различают экономическую статику, которая изучает допустимые и рациональные состояния СЭС, и экономическую динамику, исследующую процессы последовательности состояний и переходы от одних состояний к другим, а также определяющую возможные и лучшие траектории развития, которые описываются показателями последовательностей состояний и переходов от одних состояний к другим.
Динамика функционирования конкретных социально экономических систем описывается обычно десятками, а в отдельных случаях и тысячами показателей последовательностей состояний и переходов от одних состояний к другим 5, 8, , , , , 3, 6, 7, 9.
Будем определять показатель как обобщающую количественную характеристику СЭС в конкретных условиях места и времени , , 7, 3. Значениями показателей, их динамикой определяется эффективность функционирования СЭС, их устойчивость, экономическая или продовольственная , 1 безопасность.
К основным способам описания СЭС относится метод эконометрического моделировании, который объединяет в себе примы, модели и методы, предназначенные для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и экономических измерений, а также математико статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим качественным закономерностям, обусловленным экономической теорией 2, 9, , , , 3, 4, 6, 5.
Под моделью будем понимать образ реальной системы процесса, явления в форме математических соотношений, отражающий существенные свойства моделируемой системы и замещающий его в ходе исследования и управления.
Практическими задачами моделирования являются, во первых, анализ социально экономических процессов и явлений, порождаемых социально экономической системой, во вторых, осуществление прогнозирования
их динамики, и, в третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии.
Первые две задачи из перечисленных относятся к содержанию данной диссертации. При этом будем рассматривать как модели временной динамики, когда аргументом показателя является физическое время его отсчты, так и невременной динамики, когда аргументом одного показателя являются отсчты другого показателя.
Значительные результаты в области построении теоретических моделей экономической динамики получены Граибергом Л.Г.,
Емельяновым Л.С., Интрилигатором М., Колемаевым В.А., Кондратьевым
Н.Д., Кузьминым В.И., Леонтьевым В.В., Макаровым В.Л., Нижегородцевым , Плотинским Ю.М., Солоу , Толстых Т.Н., Федосеевым В.В., Френкелем , Хасаевым Г.Р., Черновым В.П., Четыркиным Е.М. и др.
Существенные результаты в области эконометрического
моделирования и прогнозирования экономической динамики СЭС получены Айвазяном С.А., Афанасьевым В.Н., Балашом В.А., Бережной Е.В., Бережным В.И., Боксом Дж., Бородичем С.А., Грейнжером К., Голубковым Е.П., Губановым В.В., Дженкинсом Г., Дорохиной Е.Ю., Доугерти К., Дубровой Т.А., Елисеевой И.И., Заровой Е.В., Кашьяпом , Клейнером Г.Б., Кобелевым Н.Б., Лукашиным Ю.П., Льюисом К.Д., Магнусом Я.Р., Мхитаряном , Носко В.П., Орловым О.П., Смоляком С.А., Стерником Г.М., Пересецким , Половниковым В, А.Р., Тихомировым Н.П., Уотшем Т.Дж., Фришем Р., Тинбергом Я., Хатанака М., Хендри Д., Энглом Р., Юзбашевым М.М. и др.
Отметим, что эконометрика в последние десятилегия была и по сей день остается одной из наиболее динамично развивающихся наук.
Результаты работ ряда учных по эконометрическому моделированию и прогнозированию экономической динамики отмечены Нобелевскими премиями за развитие и применение динамических моделей для анализа экономических процессов Фриш Р. и Тинберген Я. в г., а за методы анализа колеблемости волатильности экономических временных рядов Энгл Р. и Грейнджер К. в г. Нобелевские премии за реализацию эконометрического подхода в экономике получили в г. Клейн Л., в г. Тобин Д., в г. Хаавелмо Т., в г. Лукас Р., в г. Хекман Д. и Мак Фадден Д. 8.
Актуальность


Практика моделирования показывает, что модели определенного вида оказываются справедливыми во вполне определенном диапазоне изменения показателей СЭС и времени е развития. Связано это, как правило, с переменным характером внутренних и внешних условий СЭС, что особенно актуально в условиях современной реформируемой экономики России. Ограниченность длины ряда динамики требует, чтобы методы моделирования и прогнозирования могли обеспечивать приемлемую точность на малых объемах анализируемого ряда. Если процесс рассматривается во. На малых выборках эконометрическая модель должна соответствовать процессу или явлению, быть адекватной в том или ином смысле , . В данных исследованиях примы, методы моделирования и прогнозирования разработаны применительно к прикладным, трендовым, эконометрическим, динамическим, стохастическим, в основном к одномерным, дискретным, нелинейным, как правило, по параметрам, дескриптивным, нестационарным по отдельным параметрам моделям, идентифицируемых и верифицируемым на коротких рядах динамики. В моделях СЭС обычно различают эндогенные и экзогенные переменные. Эндогенная внутренняя переменная характеризует результат или эффективность функционирования СЭС. Е значения формируются в процессе и внутри функционирования системы под воздействием ряда других переменных и факторов в большей мере под воздействием внешних переменных, которые, или часть из которых, поддатся регистрации и планированию. Внутренними переменными являются, например, доход, потребление, оборот розничной торговли, уровень безработицы, средняя заработанная плата, инвестиции и др. Внешние экзогенные переменные описывают условия функционирования, могут задаваться извне анализируемой системы. Примерами внешних переменных могут быть налоги, государственные закупки товаров, устанавливаемая цена на благо, ренты, налоги, банковские ставки, само физическое время, в котором происходит развитие или деградация системы, официальный курс доллара, численность экономически активного населения и др. Отметим, что в различных задачах одна и та же переменная может выступать то в качестве входной, то в качестве выходной, так что их разделение на входные и выходные порой условно и имеет смысл только в рамках конкретной модели. Состав математико статистических методов эконометрического моделирования весьма разнообразен и предполагает использование вычислительной техники включает анализ систем одновременных эконометрических уравнений, корреляционный, регрессионный и спектральный анализы, методы статистического анализа динамических временных рядов и др. Сегодня вычислительная техника на предприятиях и в органах управления зачастую применяется лишь для проведения бухгалтерских расчтов, ведения справочно информационных систем и осуществления документооборота. Бесспорно, эти виды деятельности позволяют освободиться управленческим работникам от массы рутинных процессов, связанных с обработкой больших массивов информации, получением всякого рода справок, написанием писем, отчтов и т. ЩО Аг2 0 квадратная парабола полином второй степени
П1 . Если П спрос на определенный вид товаров или услуг, а г в 1. Торнквиста на товары относительной роскоши товары второй необходимости. Если ЩО спрос на определенный вид товаров или услуг, а г уровень доходов потребителей то 1. Торнквиста на малоценные товары иногда для малоценных товаров используют и модель 1. Выражение
П0 . Торнквиста на товары первой необходимости, а отношение полиномов
П0 1. Торнквиста на предметы роскоши при указанном выше экономическом содержании Пц0 и и Модели 1. ГЫО А ВЬой 1 1. ЬОЕП0 А В1, 1. Наиболее часто в качестве основания принимают или е 2,8. П0 А ВЬой1,. П, А В1о С
5. Квазнполиномы определение Гранберга А . Г. описывают большое количество широко употребляемых на практике трендов. П0 x. Широко употребляют и, так называемые, модели роста образные или логистические модели, логисты, для которых характерно изменение характеристик динамики знаков вторых производных , , , , , 2, . К числу наиболее популярных моделей относятся приведенные ниже. Верхулста Перла Рида. Ао А. Иногда модель Верхулста применяют для квадрата значений показателя, т. ДЛЯ П. Пз1 , 1.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.214, запросов: 128