Mokomoji knyga "Ekonometrika" , skirta norintiems susipažinti su ekonometrikos pradmenimis ar praplėsti jau turimas žinias. Šios knygos pagrindu Klaipėdos universitete skaitomos ekonometrikos paskaitos statistikos ir operacijų tyrimo magistrantams.
Knygoje supažindinama su pagrindiniais ekonometrikos modeliais, daugiau dėmesio skiriama laiko eilučių modeliavimui. Plačiau nagrinėjami trupmeninių laiko eilučių modeliai ir jų statistinė analizė.
Turinys
Turinys
1. Įvadas. Bendrosios žinios / 5
2. Ekonometriniai modeliai / 16
2.1. Klasterizavimas / 20
2.1.1. Hierarchinių jungimo metodų strategija / 24
2.2. Dirbtiniai neuroniniai tinklai (DNT) / 41
2.2.1. Perceptrono algoritmas ir jo taikymas ekonometrikoje / 45
3. Mažiausių kvadratų metodas (MKM) ir apibendrintas MKM / 52
3.1. Kvadratinės funkcijos parametrų parinkimas MKM / 55
3.2. Apibendrintas MKM / 57
4. Bendrasis tiesinės regresijos modelis / 62
5. Momentų metodas / 65
6. Instrumentiniai kintamieji / 68
6.1. Instrumentinė kintamųjų analizė / 70
6.1.1. Instrumentinių kintamųjų analizės pranašumai ir trūkumai / 72
7. Riboto endogeninio kintamojo modeliai / 74
7.1. Binariniai endogeniniai kintamieji / 74
7.2. Hierarchinių endogeninių kintamųjų modeliai / 77
8. Laiko eilučių analizė / 79
8.1. Sąvokos / 79
8.2. Laiko eilutės samprata / 86
8.3. Autoregresijos taikymas laiko eilučių analizei ir prognozei / 89
8.4. Laiko eilučių dedamosios / 91
8.4.1. Tiesinis trendas / 93
8.4.2. Sezoniniai svyravimai / 94
8.4.3. Cikliniai svyravimai / 98
8.5. Prognozavimo uždavinio samprata / 98
9. ARFIMA modeliai / 101
9.1. ARFIMA modelio apibūdinimas / 101
9.2. Laiko eilučių diferencijavimas / 103
9.3. Trupmeniškai diferencijuotų laiko eilučių savybės / 104
9.4. Metodai, atskleidžiantys ilgos atminties egzistavimą / 109
9.4.1. GPH testas / 110
9.5. Trupmeninio diferencijavimo parametras MT / 112
9.6. ARFIMA proceso išraiška ir laiko srities įvertinimas / 112
9.6.1. Prielaidos ir autoregresinė išraiška / 112
9.6.2. Laiko srities įvertinimas / 115
9.6.3. Fraktalinio ARMA modelio parametrų vertinimas / 117
9.6.4. ARFIMA modelio parametrų įvertinimas / 119
9.6.5. ARFIMA modelių sudarymas / 121
9.7. Praktinis ARFIMA modelio taikymas / 125
9.7.1. Duomenų ACF, PACF analizė, GPH testas / 125
9.7.2. Identifikacijos etapas / 128
9.7.3. Modelio tinkamumo patikrinimas, prognozė / 130
Literatūra / 138
PRIEDAI / 141
I priedas / 141
II priedas / 142
III priedas / 147
IV priedas / 151
