<<
>>

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОДАННЫМ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

До сих пор наш анализ основывался на данных перекрестных выборок в рамках модели А, а также более реалистичной модели В. Теперь мы перехо­дим к данным временных рядов и модели С.

Основное различие между мо­делью С и моделью В состоит в характере процесса генерирования данных (ПГД), или в том, как мы объясняем способ получения наблюдений. В мо­дели В ПГД был очень прост: наблюдения генерировались случайно и неза­висимо. Как следствие, порядок наблюдений в выборке был произвольным. Однако в модели С присутствие времени привносит естественный порядок. Чтобы подчеркнуть этот факт, будем использовать индекс /, а не /' для на­блюдений, а их число обозначим как Т вместо п. Порядок не имеет значе­ния, если наблюдения для регрессоров генерировались случайным образом из фиксированной генеральной совокупности. Однако по двум причинам мы имеем дело не с этим случаем.

Во-первых, наблюдения для переменной А'образуюг последовательность {Хр ..., Хт}, которая является подмножеством потенциально бесконечной последовательности {Х_ж,..., Х0, Х{, ..., Хг Хт+] , ..., Хт}. Этот феномен опи­сывается как реализация процесса генерирования данных для периода /= 1,..., Т.

Концептуально это отличается от случайной выборки из фикси­рованной генеральной совокупности. Во-вторых, многие регрессоры в мо­делях временных рядов обладают инерционностью, так что П ГД характери­зуется эволюцией на протяжении времени, а последовательные наблюдения оказываются коррелированными друг с другом.

Эти отличия приводят к тому, что свойства модели регрессии, в свою очередь, тоже будут отличаться от свойств модели В. Эти свойства, очевид­но, зависят от предпосылок регрессионной модели, так что нам будет необ­ходимо переформулировать их для случая регрессий временных рядов. Мы, однако, не будем это делать абстрактно, а отложим данную задачу до следу­ющей главы. Чтобы понять предпосылки, полезно познакомиться с регрес­сиями для временных рядов. В соответствии с этим в данной главе будут рассмотрены некоторые модели с несложной динамикой, а новая формули­ровка предпосылок будет отложена до гл. 12.

<< | >>
Источник: Доугерти К.. Введение в эконометрику: Учебник. 3-е изд. / Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М, — XIV, 465 с. — (Университетский учебник).. 2009

Еще по теме МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОДАННЫМ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ:

  1. 11.МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОДАННЫМ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
  2. Традиционные действия рядовых исполнителей
  3. 19. Выбор наилучших фьючерсных ценовых рядов для компьютерного тестирования
  4. 2.7. Правовое регулирование времени отдыха 2.7.1. Понятие и виды времени отдыха
  5. 2.1. Понятие рабочего времени. Нормальная продолжительность рабочего времени
  6. 3.4.2. Языки моделирования
  7. 13.2. Моделирование АИС
  8. Особенности имитационного моделирования.
  9. 26.1. Политическое моделирование
  10. 3.3.3. Моделирование случайных величин
  11. Методы моделирования систем
  12. 4.6. Имитационное моделирование в системе АШ8
  13. Имитационное моделирование.
  14. Моделирование в управлении производством
  15. 6.1. Моделирование
  16. 4.3. Методы формализации моделирования процессов вимитационных системах
  17. 13.2.1. Концептуальное моделирование АИС
  18. 6.3.2. Моделирование бизнес-систем