Реферат Факультеті: «механика-математика» Кафедрасы: «іргелі математика»
Зерттеу нәтижелері және оларды талқылау
жүктеу/скачать 95,89 Kb.
|
реф Аубакир Б
вб 2 урок обн, ИС Практикалык сабактар (1), ÐҮР3, 10 СЫН.БЖБ 4 тоқсан Магнит өрісі
| Зерттеу нәтижелері және оларды талқылау
Векторлық авторегрессияның қарапайым жағдайына екі айнымалының бейнесін қарастыру жатады. Сонымен, мұндай модель 1-ші ретті қатардағы AR компоненттерін ескереді. Xt және Yt сияқты бірлескен тәуелді модель айнымалыларын белгілесек , мұндағы t-уақыт кезеңінің нөмірі. Егер спецификацияның негізгі болжамдары ескерілсе, онда модельде екі теңдеу болады. Қарастырылып отырған осы екі теңдеудің әрқайсысына (Xt және Yt үшін) 1-ші ретті Xt-1 және Yt-1 AR компоненттері кіреді. Осылайша, біз теңдеулер жүйесін аламыз оны осы жағдайларда 1-ші ретті VAR моделі деп атауға болады мұндағы α1, β11, β12, α2, β21, β22 – модельдің бағаланатын параметрлері. 7 Бірінші орында тұрған параметрлер индексі теңдеуге, ал екінші индекс айнымалының реттік нөмірін көрсетеді. Яғни, мысалы, β21 индекстері параметрдің екінші теңдеудің құрамдас бөлігі екенін, сонымен қатар Xt-1 айнымалысының мәндерінде екенін көрсетеді. Қарастырылып отырған теңдеулерге арналған модельдердегі кездейсоқ қалдықтар сәйкесінше ε1t және ε2t деп белгіленеді : және кездейсоқ қалдықтары Xt және Yt-ге қарамастан бір-бірімен корреляцияланбайды делік, бірақ жалпы жағдайларда бұл процестер өзара және корреляциялануы мүмкін. Сондай-ақ, кездейсоқ қалдықтардың және таралуы тәуелді және айнымалыларының таралуына байланысты емес. VAR модельдерінде бағаланатын параметрлерді түсіндіру теңдеулердің құрылымымен анықталады. Мысалы, β11 нөлден басқа мәні X-t де бар автокорреляция процестерін көрсетеді, ал β12 нөлден басқа мәні Yt-1 айнымалысының мәндері Xt түзілу процесіне айтарлықтай әсер ететінін білдіреді. Yt-де ұсынылған процеске қатысты ұқсас анықтама β21 және β22, сондай-ақ α1 және α2 тұрақтыларына ие. Теңдеулердің бастапқы жүйесін матрицалық түрде жазуға және тиісті белгілерді енгізуге болады: Демек, (1.5) ескере отырып, VAR моделі келесі көріністі алады: Т.А. Белова, Р. Х. Бахитова "Уфа қаласының экономика салаларын диагностикалау мен болжаудың эконометрикалық моделі" атты зерттеуінде VAR-модель негізінде қала экономикасын диагностикалау мен болжауға қызмет ететін модель құрды. Уфа экономикасын болжау мен диагностикалаудың құрылған модельдері қала жүйесінің экономикалық жағдайына жоғары сапалы баға берді, сондай-ақ болашақ перспективаға даму трендін болжауға мүмкіндік берді, бәсекелестерден артықшылықтар мен қазіргі заманғы мегаполистің экономикалық жүйесінің жұмыс істеу проблемаларын анықтай алды. Зерттеушілер алған ақпарат Қала тұрғындарының өмір сүру деңгейі мен сапасын жақсартуға, 8 халықтың әл-ауқатын арттыруға, инфрақұрылымды дамытуға, қаланың әлеуметтік-экономикалық салада тиімді өркендеуіне, бәсекеге қабілетті экономиканы дамытуға, сыртқы байланыстарды кеңейтуге байланысты даулы мәселелерді шешуде мемлекеттік билік органдары үшін өте пайдалы болып табылады. Е.И.Суханова, С.Ю. Ширнаева "векторлық авторегрессия модельдері негізінде Ресей экономикасының тұрақтандыру процестерінің көрсеткіштерін болжау" атты еңбегінде қысқа мерзімді кезеңдегі көрсеткіштердің мәндерін болжау үшін VAR модельдерін құру және пайдалану нәтижелерін алды. Авторлар Ресей экономикасында болып жатқан тұрақтандыру процестерін көрсетеді, сонымен қатар VAR модельдері арқылы алынған болжамдардың дәлдігін бір мезгілде теңдеулер (sou) жүйесіне негізделген болжамдармен салыстырды. Зерттеу оларға var модельдері Ресей экономикасында болып жатқан процестерді көрсететін әртүрлі экономикалық көрсеткіштердің мәндерін болжау үшін жеткілікті, тиімді, қарапайым және аз уақытты қажет ететін құрал жасауға мүмкіндік берді. 9
жүктеу/скачать 95,89 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|