Построение модели векторной авторегрессии зависимости экономических показателей

КУРСОВАЯ РАБОТА

По дисциплине: Эконометрика

на тему: Построение модели векторной авторегрессии зависимости экономических показателей

РЕФЕРАТ

Курсовая работа: 36 с., 10 табл., 9 рис., 20 источников.

ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ, МОДЕЛЬ РАСПРЕДЕЛЁННОГО ЛАГА, МОДЕЛЬ АВТОРЕГРЕССИИ, КОРРЕЛЯЦИЯ, ДИНАМИЧЕСКИЕ РЯДЫ, «БЕЛЫЙ ШУМ», МОДЕЛЬ СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО

Объект исследования – системы одновременных уравнений.

Предмет исследования – модель векторной авторегрессии.

Цель работы: исследовать взаимосвязи между денежным агрегатом М1 и общим объём промышленного производства за период с 2012г. по 2015г.

Методы исследования: синтез, дедукция, аналогия, индукция, системный подход, сравнение.

Автор работы подтверждает, что приведенный в курсовой работе расчётно-аналитический материал правильно и объективно отражает состояние исследуемого процесса, а все заимствованные из литературных и других источников теоретические, методические положения и концепции сопровождаются ссылками на их авторов.      

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ        4

1 Динамические эконометрические модели        5

1.1        Основные понятия о временных рядах        5

1.2        Модели авторегрессии: ARMA, ADL, VAR        9

1.3        Модель векторной авторегрессии        12

2        Анализ рядов динамики экономических показателей        17

2.1        Спецификация ряда общего объёма промышленного производства        17

2.2        Анализ ряда динамики денежной массы М1        20

3        Эконометрическое моделирование с помощью VAR-модели        23

3.1        Построение VAR-модели для рядов денежной массы и объёмов промышленного производства        23

3.2 Построение прогноза рядов xt и yt        26

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ        28

ПРИЛОЖЕНИЕ А        31

ПРИЛОЖЕНИЕ Б        33

ПРИЛОЖЕНИЕ В        35

ВВЕДЕНИЕ

Одна из основных проблем, которую приходится решать на этапе оценки параметров систем одновременных уравнений, – это проблема идентификации. Другая проблема –  разделение переменных эконометрической модели на эндогенные и предопределённые.

При моделировании соотношения между несколькими переменными эти проблемы приводят к альтернативным, неструктурным подходам. В данной работе производится идентификация и оценка модели векторной авторегрессии (VAR-модели), которая может позволить произвести более точный и эффективный анализ взаимосвязи и прогноз временных рядов, рассматриваемых в исследовании.

Построение VAR-модели предваряется анализом исходных временных рядов на сезонность, стационарность; производится оценка параметров уравнений линейного тренда, оценка их качества и адекватности. Также данные ряды подвергаются преобразованиям для дальнейшего построения модели векторной авторегрессии, за чем и следует построение интервального прогноза на весь рассматриваемый период.

1 Динамические эконометрические модели

1. Основные понятия о временных рядах

Под временным рядом в экономике понимается ряд значений некоторой переменной, измеренных в последовательные моменты времени.

Пусть t=. Рассмотрим временной ряд X(t). Пусть временной ряд принимает числовые значения. Обычно в поведении временного ряда выявляют две основные тенденции - тренд и периодические колебания. При этом под трендом понимают зависимость от времени линейного, квадратичного или иного типа, которую выявляют тем или иным способом сглаживания либо расчетным путем, в частности, с помощью метода наименьших квадратов. Временной ряд обычно колеблется вокруг тренда, причем отклонения от тренда часто обнаруживают правильность. Часто это связано с естественной или назначенной периодичностью, например, сезонной или недельной, месячной или квартальной. Иногда наличие периодичности и тем более ее причины неясны, и задача эконометрики – выяснить, действительно ли имеется периодичность. [1][pic 1]