Қазақстан Респуьликасы білім және ғылым министрлігі
Әл – Фараби атындағы Қазақ Ұлттық Университеті
Реферат
Факультеті: «механика-математика»
Кафедрасы: «іргелі математика»
Тақырыбы: Векторлық авторегрессия
Орындағандар: Аубәкір Бақтыгүл
Қамбарова Айерке
Қабылдаған: Касенов С.Е
2022
Мазмұны :
1.Кіріспе .......................................................................................3-4
2.Негізгі бөлім .................................................................................5
2.1 Формальдық түрі ........................................................................5
2.2. Операторлық түрі ......................................................................6
2.3. VAR, VEC и коинтеграция ...................................................6-7
2.4 Зерттеу нәтижелері және оларды талқылау .........................8-9
3.Қорытынды .............................................................................. 10
4.Пайдаланылған әдбиеттер .....................................................11
2
Кіріспе
Қазіргі уақытта қаржы-экономикалық саладағы уақыт қатарлары бойынша болжамдар алудың негізгі модельдерінің бірі векторлық авторегрессия моделі және оның қолданыстағы модификациялары болып табылады. Векторлық авторегрессия моделі (қысқаша VAR – Vector Autoregressive Model), біріншіден, көп өлшемді уақыт қатарлары қолданылған жағдайда AR модельдерін жалпылау ретінде ұсынылады. Екіншіден, VAR моделі бір мезгілде теңдеулерден тұратын жүйенің дара жағдайы болып табылады. 1980 жылдардың ортасында оны ұлы зерттеуші Кристофер Симс бір мезгілде теңдеулерден тұратын және теория бөлігінде елеулі шектеулерді қамтитын жүйелерге балама ретінде әзірледі. VAR модельдерінде нақты экономикалық құрылымды көбейтуге тырыспайды, сонымен қатар тәуелді (эндогендік) және анықтайтын (экзогендік) айнымалылар арасындағы айырмашылықтар анықталмайды. Қарастырылып отырған модельдің жеке алынған теңдеулерінің әрқайсысы модельдің эндогендік айнымалыларының біреуінің модельдегі барлық қол жетімді айнымалылар бойынша артта қалған мәндерге функционалдық тәуелділігін болжайды. Бұл спецификацияның модельдері салыстырмалы қарапайымдылығына байланысты құрылымдық талдауда да, болжауда да кең таралған. Бірақ нақты уақыт сериясының динамикасын дұрыс көрсету үшін VAR модельдері көбінесе көп мөлшерде артта қалуды қажет етеді, бұл алынған болжамдарда үлкен қателіктерге әкелуі мүмкін. Жоғары өлшемді VAR модельдерін қолдану болжам сапасын жақсартуға мүмкіндік береді. Алайда, бұл жағдайда векторлық авторегрессиядағы айнымалылар санының артуы бағалаудағы параметрлер саны сызықтық емес көріністе өсуі мүмкін. Белгілі бір уақыт аралығында олардың көрінісін модельдеуге мүмкіндік беретін айнымалылар VAR шеңберінде деректердің көп өлшемді уақыт қатарын құрайды. Кейбір айнымалылардың векторы болып табылатын деректер қатарлары белгілі бір стохастикалық процесті тудырады деген болжамдар жиі айтылады. Осылайша, var моделі зерттелетін уақыт қатарларындағы бірқатар ақпаратқа сүйене отырып, таңдалған уақыт кезеңіндегі айнымалылардың бірлескен дамуын сипаттайды. Сондай ақ , VAR моделінің ең қарапайым анықтамаларының бірі ретінде: бұл эконометриканың кейбір моделі, сонымен бірге алдыңғы периодтардың мәндерін және басқа тәуелді айнымалылардың мәндерін өзгерту арқылы бірлескен тәуелді айнымалылардың әрекеттерін сипаттайды.
3
Қазіргі уақытта нақты болжамдарды жоғары бағалау өте қиын. Қаржы және экономика процестерінің көпшілігінде артта қалған айнымалылар арқылы бүгінгі күні қабылданған шешімдер болашақ кезең нәтижелерінің бір бөлігіне айтарлықтай әсер етуі мүмкін, сондықтан шешімді таңдағанда тек ағымдағы көрсеткіштерге ғана емес, күтілетін көрсеткіштерге де назар аударған жөн. Қаржы-экономикалық саладағы көрсеткіштер бойынша алынған болжамдардың дәлдігін арттыру оңтайлы шешімдер қабылдау жөніндегі зерттеулердегі негізгі міндеттердің бірі болып табылады. Сонымен, осы зерттеуде қойылған мақсат VAR модельдерін құрудың белгілі әдістеріне шолу және оларды қаржы мен экономикада практикалық қолдану деп атауға болады.
4
Достарыңызбен бөлісу: |