Referātā tiek izskatītas tēmas – stacionārs un nestacionārs process, ARIMA procesi un Box-Jenkina metodoloģija. Tiek izskatīta teorija un daži piemēri.
Prognozēšana ir svarīga ekonometriskās analīzes sastāvdaļa. Tā kā ekonometrijas dati nav stacionāri, tas var izraisīt nopietnas problēmas. Risinot šīs problēmas, laika rindu analīzes izpētē bija vērojams liels zinātniskais progress. Tā 1970. gadā Box un Jenkins attīstīja prognozēšanas tehniku. Prognozēšanai ir piecas pieejas, kas balstās uz laika rindām:
1.Eksponenciālās izlīdzināšanas metode
2.Viena vienādojuma regresijas modeļi
3.Vienlaicīgā vienādojuma regresijas modeļi
4.Autoregresīva integrētā slīdošā vidējā modeļi (ARIMA)
5.Vektoru autoregresijas modeļi (VAR).
Box-Jenkina vai ARIMA modeļi ir galvenie elementi ekonometrijas prognozēšanā. Vienfaktora Box-Jenkina modeļi ir pieredzējušas ekstrapolācijas metodes1, lietojot tikai mainīgā pagātnes vērtības tiek prognozētas, tā radot prognozi; viņi ignorē daudz izskaidrotus mainīgus, kas veido ekonometrijas modeļu pamatu. ARIMA modeļus ir viegli veidot, jo aprēķini tiek iegūti ar datoru palīdzību (SPSS). Ir tikai jāprot novērtēt izvēlētā modeļa atbilstību un ar testu palīdzību noteikt, kāds process ir iegūts.…
