Предметный указатель. Авторегрессионная схема первого порядка 45

Автокорреляция 42

авторегрессионная схема первого порядка 45

обнаружение 42-44

последствия 42

устранение 45-46

Белый шум 63

Верификация 5

Временной ряд 5, 56

стационарный 56

Гетероскедастичность 37-38

обнаружение 38-40

последствия 38

устранение 40-42

тесты на обнаружение 38-40

Глейзера 39-40

ранговой корреляции Спирмена 39

Гомоскедастичность 37-38

Гомперца кривая 66

Дарбина-Уотсона критерий 43-44

Двухшаговый метод наименьших квадратов 86

Доверительный интервал

параметра 15, 35

прогноза 22-23, 35-36

Идентификации проблема 82-85

Индекс сезонности 72

Ирвина метод 57-58

Корреляционная матрица 27

Косвенный метод наименьших квадратов 79-81

Коэффициент аппроксимации 14

Коэффициент детерминации 33

исправленный (скорректированный) 33

Коэффициент корреляции 12-13

линейный 12-13

множественный 27

частный 27-28

Коэффициент эластичности 21-22, 36

Кохрана-Оркатта процедура 46

Логистическая кривая 65-66

Метод наименьших квадратов 8, 31-32

взвешенный 41

восходящих и нисходящих серий 59-60

классический 8, 30-31

обобщенный 46-47

проверки разности средних уровней 58-59

Модель

ANCOVA 52

ANOVA 52

временного ряда 56-57

аддитивная 57

мультипликативная 56-57

логарифмическая 37

лог-линейная 37

регрессионная – см. регрессионная модель

степенная 20, 37

эконометрическая 4, 77

экспоненциальная 37

Мультиколлинеарность 49-50

Остаточная сумма квадратов 11, 34

Параметризация 5

Перекрестные данные 5

Переменная

зависимая (результирующая) 7, 26

независимая (объясняющая) 7, 26

предопределенная 78

экзогенная 78

эндогенная 78

Приведенная форма 78

Прогнозирование 22, 35-36, 69, 88

Регрессионная модель

классическая 8, 29-30

линейная 8, 27

множественная 26

нелинейная 18-21, 36-37

парная 7

Ридж-регрессии метод 50

Сезонная компонента 56

Система одновременных уравнений 77

Скользящая средняя 60-62

взвешенная 61

простая 60-61

экспоненциальная 61-62

Спецификация 5

Стандартная ошибка

параметра 16, 35

регрессии 12, 33

Статистика

t-статистика 13, 16-17, 29, 34-35

F-статистика 34

Статистическая значимость 13

параметра 16-17, 34-35

регрессии в целом 34

Структурная форма 78

Тренд 56

Трендовая модель временного ряда 63-64

Тренд-сезонная модель временного ряда 70

Уравнение регрессии 7

неидентифицируемое 83

сверхидентифицируемое 83

точно идентифицируемое 82-83

Уровень значимости 13

Фиктивная переменная 51

Эконометрика 4

Экстраполяция 69

по среднему абсолютному приросту 69

по среднему темпу роста 69-70

Список рекомендуемой литературы.

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 2007.

2. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. - М.: Мир, 1976.

3. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: Финансы и статистика, 2001.

4. Бородич С.А. Эконометрика: Учебное пособие. - Мн.: Новое знание, 2006.

5. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. - М.: Финансы и статистика, 1981.

6. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: в 2-х книгах. - М.: Финансы и статистика, 2008.

7. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

8. Лизер С. Эконометрические методы и модели. - М.: Статистика, 1971.

9. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учеб. Пособие. - М.: Финансы и статистика, 2003.

10. Магнус Я., Катышев П., Пересецкий А. Эконометрика. Начальный курс. - М.: Дело, 2001.

11. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2007.

12. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. - М.: Прогресс, 1970. - 510 с.

13. Четыркин С.М. Статистические методы прогнозирования. - М.: Статистика, 1975.

14. Эконометрика / Под ред. И.И. Елисеевой – М.: Финансы и статистика, 2007.

15. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для вузов / Под ред. В.В. Федосеева. - М.: ЮНИТИ, 2006.