Анализ авторегрессий

This document was uploaded by one of our users. The uploader already confirmed that they had the permission to publish it. If you are author/publisher or own the copyright of this documents, please report to us by using this DMCA report form.

Simply click on the Download Book button.

Yes, Book downloads on Ebookily are 100% Free.

Sometimes the book is free on Amazon As well, so go ahead and hit "Search on Amazon"

Сборник статей. — Пер. с англ. И.Г. Грицевич. — М. : Статистика, 1978. — 231 с.
В предлагаемый вниманию читателя сборник включены статьи видных английских и американских ученых, посвященные авторегрессионным моделям, которые на практике достаточно хорошо описывают многие временные ряды. В сборнике рассматриваются как теоретические проблемы, связанные с анализом авторегрессии, так и различные методы оценивания параметров модели и вопросы анализа качества подбора авторегрессионных схем. Книга адресована специалистам научно-исследовательских экономических институтов. Она будет полезна аспирантам и студентам старших курсов экономических вузов.
Дженкинс Г. М. Проверка гипотез в линейной авторегрессиионной модели.
Паркс Р. У. Эффективное оценивание системы регрессионных уравнений, в которых возмущения автокоррелированы и их синхронные значения взаимно коррелированы.
Пирс Д. А. Распределение автокореляционных остатков в регрессионной модели, ошибки которой описываются авторегрессионным скользящим средним.
Оркат Г., Винокур Г. Авторегрессия первого порядка: вывод, оценивание и прогнозирование.
Амемия Т., Фуллер В. Сравнительное исследование различных оценок модели с распределенными лагами.
Драймс Ф. Дж. Эффективное оценивание распределенных лагов с автокоррелированными ошибками.
Маддала Г. С. Обобщенный метод наименьших квадратов с оцененной дисперсионно-ковариационной матрицей.
Зельнер А., Гейзел М. Анализ моделей с распределенными лагами и его применение для оценивания функции потребления.

Author(s): Лукашин Ю.П. (сост.)

Language: Russian
Commentary: 425662
Tags: Финансово-экономические дисциплины;Анализ и прогнозирование временных рядов