Лектор: Седелев Б. В., профессор Лекции
Тема 1. Временные ряды
Стационарные и нестационарные временные ряды. Временные ряды наблюдений и экономические теории объектов исследования как основные источники данных и знаний. Проблема согласования возникающих в них противоречий.
Тема 2. Принципы традиционной эконометрики
Непригодность принципа "постулирования и проверки" для анализа и прогноза нестационарных экономических временных рядов с трендами. Поиск адекватной методологии. Сопоставление с ситуацией в естественных науках и технике.
Тема 3.Системный подход к анализу временных рядов с трендами
Выбор отрезка анализа и требований к свойствам привлекаемых к анализу классов функций. Инвариантность результатов анализа по отношению к выбору начала отсчета времени.
Тема 4.Точность приближения и ее критерии
Выбор адекватного критерия, исходя из цели исследования. Теорема Гаусса-Маркова как теоретическая основа регрессионного анализа временных рядов.
Тема 5.Степенные полиномы частного и общего вида.
Задача выбора наиболее подходящего полинома для исследуемого временного ряда. Эффект Рунге. Недостаточность подхода к выбору полинома, исходя из одной точности.
Тема 6. Показатели надежности оценивания степенных полиномов.
Показатели надежности оценивания степенных полиномов в задаче разбиения временного ряда на полиномиальные и колебательные компоненты с практическим отсутствием автокорреляции. Их теоретический и численный анализ. Гетероскедастичные и автокоррелированные остатки.
Тема 7. Гипотеза о случайности временного ряда
Обоснование разнонаправленности показателей точности и надежности в зависимости от степеней полиномов. Критерий компромисса "точность-надежность" и выбор наилучшей регрессионной модели временного ряда.
Тема 8. Прогнозирование временных рядов.
Прогнозирование временных рядов на основе наилучшей модели анализа и задача выбора наилучшей модели прогнозирования как самостоятельной проблемы. Поведение показателей надежности прогноза в зависимости от его продолжительности.
Тема 9. Однофакторные и многофакторные регрессионные модели экономических процессов
Однофакторные и многофакторные регрессионные модели экономических процессов, функции и факторы которых заданы временными рядами. Проблема их "физической" реализуемости. Системы одномерных уравнений и их анализ. Косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов.
Тема 10. Проблема согласования требований к многофакторным регрессионным моделям
Проблема согласования требований к многофакторным регрессионным моделям. Со стороны экономической теории исследуемого процесса и выявленных в процессе анализа свойств временных рядов и их показателей.
Тема 11. Пассивное согласование свойств временных рядов
Понятие о пассивном согласование свойств временных рядов, связывающих эти ряды регрессионной модели и применяемого к оценке его параметров метода наименьших квадратов. Учет требований со стороны теоремы Гаусса-Маркова к моделям множественной регрессии. Обобщенный метод наименьших квадратов.
Тема 12. Активное согласование
Основные методы активного согласования при построении регрессионных моделей. Регрессионные модели с переменной структурой.
Тема 13. Нелинейные регрессионные модели
Нелинейные регрессионные модели и их линеаризация. Производственные функции, учет научно-технического прогресса. Постоянные и изменяющиеся во времени эластичности выпуска по факторам.
Тема 14. Модели процессов с распределенными лагами
Анализ известных методов и вывод об их некорректности. Решение общей задачи с распределенными лагами на основе принятых ранее принципов. Модель с распределенными лагами в виде системы из двух уравнений.
Тема 15. Эконометрические модели. Модели процессов с распределенными лагами.
Эконометрические модели в случае достаточности исходных данных и знаний об исследуемом экономическом процессе.
Тема 16. Понятие об эмпирических обобщениях.
Понятие об эмпирических обобщениях и вывод последних при разработке системы структурно-балансовых и лаговых уравнений инвестиционного процесса.
Литература
