Modele si prognoze -MAN - an III sem 2

More documents

Recommendations

Info

$1. pluralitatea de infracţiuni. pluralitatea de infractori - id-hyperion.ro$

.......................................................................................................................................... ..................... 2 pct/........ 6. Intr-un model de regresie de tip liniar ipoteza cu privire la variabila exogenă este: a) variabilă exogenă are dispersia nenulă, dar finită b) variabilă exogenă are dispersia nulă, dar finită c) variabilă exogenă are dispersia nenulă, dar ne-finită Argumentati raspunsul .......................................................................................................................................... .......................................................................................................................................... .......................................................................................................................................... .......................................................................................................................................... .......................................................................................................................................... ..................... 2 pct/........ Se acorda 1 pct. din oficiu. Total..... BIBLIOGRAFIA SPECIFICĂ UNITĂȚII DE ÎNVĂȚARE NR. 1 Ailenei D., 1999, Piaţa ca spaţiu economic, Editura Didactică şi Pedagogică, Bucureşti Ailenei D., 2002, Economia sectorului public, Editura Brent, Bucureşti Bera A., Jarque C., 1981, Efficient Tests for Normality, Heteroscedasticity, and Serial Independence of Regression Residuals: Monte Carlo Evidence, în Economics Letters, 7, pp. 313-318. Bera A., Jarque C., 1982, Model Specification Tests: A Simultaneous Approach, în Journal of Econometrics, 20, pp. 59-82.
Bollerslev T., Engle R.F., Nelson D.B., 1994, ARCH Models, Capitolul 49 din Handbook of Econometrics, Volume 4, North-Holland. Bourbonnais R., 1997, Econométrie. Cours et exercises corrigés, Edition Dunod, Paris Box G.E.P., Jenkins G.M., 1976, Time Series Analysis: Forecasting and Control, Revised Edition, Holden-Day. Breusch T., 1978, Testing foe autocorelation in dinamic linear models, în Australian Economic Papers, 17, pag. 334-355 Brillet J.-L, 1989, Techiques de modelisation, Collection ENSAE (École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique), Paris Cochrane D., Orcutt G.H., 1949, Application of Least Squares Regressions to Relantionships Containing Autocorrelated Error Terms, în Journal of American Statistic Association, vol. 44, pag. 32-61 Constantin D.-L., 1998, Economie regională, Editura Oscar Print, Bucureşti Dickey D.A., Fuller W.A., 1979, Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root, în Journal of the American Statistical Association, 74, 427–431. Dobrescu E., 1999, Macromodels of the Romanian Transition Economy (fourth version), în AMFET - Modeling Economies in Transition, vol.I, University of Lodz (edited by W.Welfe), Lodz, Poland Dobrescu E., 2002, Tranziţia în România: abordări econometrice, Editura Economică, Bucureşti Engle R.F., 1982, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of Variance of United Kingdom Inflation, în Econometrica, Vol. 50 (July), pag. 987-1007 Engle R.F., Granger C.W.J., 1987, Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing, în Econometrica, 55, pag. 251-276. Fedorenko N.P., Kantorovici L.V. (ş.a.), 1979, Dicţionar de matematică şi cibernetică în economie, Editura Ştiinţifică şi Enciclopedică, Bucureşti Godfrey L.G., 1988, Specification Tests in Econometrics, Cambridge University Press. 53
Page 1 and 2: UNIVERSITATEA HYPERION Facultatea S
Page 3 and 4: Modele și prognoze economice 7 Uni
Page 5 and 6: Modele și prognoze economice 9 Uni
Page 7 and 8: INTRODUCERE Modele și prognoze eco
Page 9 and 10: 1.3. Elementele unui model economet
Page 11 and 12: a modelelor economice: natura eleme
Page 13 and 14: 2. Caracterul interdependenţelor d
Page 15 and 16: Yd - venitul disponibil al gospodă
Page 17 and 18: Modelarea matematică reprezintă c
Page 19 and 20: Tabelul 1-2: Etapele procesului de
Page 21 and 22: sunt incluse ca variabile explicati
Page 23 and 24: (4) testarea ipotezelor teoretice f
Page 25 and 26: Variabilele de abatere (sau erorile
Page 27 and 28: 1.3.4. Datele utilizate Pentru esti
Page 29 and 30: unde a0 şi a1 sunt parametrii mode
Page 31 and 32: necesar să se determine o dreaptă
Page 33 and 34: grafic şi punctele care au aceiaş
Page 35 and 36: Relaţia (2- 14) poate fi folosită
Page 37 and 38: Proprietatea P-4: estimatorii sunt
Page 39 and 40: Eroarea e reflectă, la fel ca în
Page 41 and 42: Valoarea înregistrată Yt nu coinc
Page 43 and 44: Din condiţiile de ordinul II rezul
Page 45 and 46: descriu legăturile dintre valorile
Page 47: 2 pct/........ 3. Ce se inţelege p
Page 51 and 52: Pârţachi I., Brăilă A., Şişca
Page 53 and 54: 4. TESTE DE SEMNIFICAŢIE Estimator
Page 55 and 56: Valorile 2 2 2 1 X sâ su 3- 2
Page 57 and 58: 2 1 21 V M ee' 31 n1 D
Page 59 and 60: Abaterea standard de selecţie a es
Page 61 and 62: 0 5% â t n2; 0. 05 s i Se accept
Page 63 and 64: â i t â , i sâ i unde âi este
Page 65 and 66: s s 2 u 2 â0 â 1 n 2 ut t 1 74.
Page 67 and 68: De asemenea, programul Excel din pa
Page 69 and 70: Figura 3-2b: Rezolvarea problemelor
Page 71 and 72: Tabelul 3-2: Teste de semnificaţie
Page 73 and 74: Numărul gradelor de Rezultă: libe
Page 75 and 76: de 0.45%, care înseamnă un grad d
Page 77 and 78: Figura 3-3b: Rezolvarea problemelor
Page 79 and 80: 5. SPECIFICAREA MODELULUI ŞI ACURA
Page 81 and 82: afirmaţia precedentă înlocuirea
Page 83 and 84: 2 R şi denumit în mod uzual R 2 -
Page 85 and 86: variabilă pentru care t statistic
Page 87 and 88: Yt = a0 + a1X1t + εt 4- 8 Cu alte
Page 89 and 90: 5.3. Exemple de calcul 5.3.1. Calcu
Page 91 and 92: atei reale a dobânzii pasive (X2t)
Page 93 and 94: 5.3.3. Analiza specificării modelu
Page 95 and 96: Rezultate similare se deduc prin an
Page 97 and 98: (determinantul matricei este zero)
Page 99 and 100:
ipoteza potrivit căreia nu există
Page 101 and 102:
modifice semnificativ (chiar cu sch
Page 103 and 104:
poate fi îmbunătăţită, princip
Page 105 and 106:
Dispersia estimatorilor în prezen
Page 107 and 108:
7.2.1. Testul Goldfeld-Quandt 111 P
Page 109 and 110:
şi unde Yt = a0 + a1X1t + a2X2t +
Page 111 and 112:
White sugerează şi modul de selec
Page 113 and 114:
Procedura următoarea este generali
Page 115 and 116:
Folosind estimatorii i aproximare a
Page 117 and 118:
Luna Economiile populaţiei - mil.l
Page 119 and 120:
Luna Economiile populaţiei - mil.l
Page 121 and 122:
Estimarea acestei ecuaţii prin met
Page 123 and 124:
t D(SNNt) D(EPt) D(EPt)c ut ut 2 12
Page 125 and 126:
û 0. 6407 0. 457366 D( SNN ) 25
Page 127 and 128:
Reziduurile din această ecuaţie n
Page 129 and 130:
Nr.crt. Veniturile populaţiei (X1t
Page 131 and 132:
t X1t X2t Yt Ŷt ut 2 u t 2 X 1t 13
Page 133 and 134:
8. AUTOCORELAREA ERORILOR 137 În p
Page 135 and 136:
Se poate demonstra că în cazul pr
Page 137 and 138:
n ut ut 1 t 2 dw 7- 5 n 2 u t
Page 139 and 140:
3b. Pentru a testa ipoteza H0: ρ =
Page 141 and 142:
Testul h - Durbin are un dezavantaj
Page 143 and 144:
Pentru aplicarea metodei generaliza
Page 145 and 146:
t Xt Yt Ŷt ut 2 u (ut - ut-1) t 2
Page 147 and 148:
t X1t X2t Yt Ŷt ut ut 2 (ut-ut-1)
Page 149 and 150:
Consecinţe ale nerespectării ipot
Page 151 and 152:
155 În aplicarea statisticii JB tr
Page 153 and 154:
t ut 2 u t Suma 0.0000 74.3359 40.0
Page 155 and 156:
n 1 3 u 1 0. 0706 t n
Page 157 and 158:
5. Care sunt avantajele care deriv
Page 159 and 160:
Se acorda 1 pct. din oficiu. Total.
Page 161 and 162:
Jula D., 2003, Introducere în econ
Page 163 and 164:
Unitatea de învăţare 3: “ELEME
Page 165 and 166:
y1+ y2 + y3 m2 = 3 y2 + y3 + y4 m3
Page 167 and 168:
1900 1700 1500 1300 1100 900 700 Nr
Page 169 and 170:
T T a t b T = Y t t= 1 t= 1
Page 171 and 172:
= f + s b.1.) Cazul descompunerii a
Page 173 and 174:
c) Determinarea variaţiei accident
Page 175 and 176:
(b) Cazul descompunerii multiplicat
Page 177 and 178:
echivalent cu ρ k cov n y , y t
Page 179 and 180:
4 2 0 -2 -4 90 91 92 93 94 95 96 97
Page 181 and 182:
a) Procesul TS Un proces TS se scri
Page 183 and 184:
pentru eşantioane de dimensiuni di
Page 185 and 186:
12. COINTEGRAREA Definiţie: Dacă
Page 187 and 188:
x1t → I(d) x2t → I(d') cu d'
Page 189 and 190:
e. Estimarea modelului corector al
Page 191 and 192:
Admitem că estimarea Yˆ t â â
Page 193 and 194:
un+1 = Yn+1 - Ŷn+1 9- 13 197 În r
Page 195 and 196:
14.UTILIZAREA MODELELOR ECONOMETRIC
Page 197 and 198:
s 2 u n 2 ut t 1 74. 3359 4. 1
Page 199 and 200:
(9- 17): Intervalul de prognoză se
Page 201 and 202:
Testul de autoevaluare nr. 3 Barem
Page 203 and 204:
...................................
Page 205 and 206:
Hildreth G., Lu J.Y, 1960, Demand R
Page 207 and 208:
AUTOEVALUARE RĂSPUNSURILE LA TESTE
Page 209 and 210:
Dobrescu E., 1999, Macromodels of t
Page 211 and 212:
Thomas R.-L, 1997, Modern Econometr
Page 213 and 214:
-----------------------------------
Page 215 and 216:
Anexe statistice A. Distribuţia no
Page 217 and 218:
221 z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05
Page 219 and 220:
C. Valorile critice ale distribuţi
Page 221 and 222:
E. Statistica Durbin - Watson (dw):
Page 223 and 224:
F. Distribuţia F pentru pragul de
Page 225:
H. Distribuţia F pentru pragul de
show all

Modele si prognoze -MAN - an III sem 2

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?