Книга "Прогнозирование с помощью динамических регрессионных моделей" рассматривает один из наиболее широко используемых инструментов в статистическом прогнозировании - модели регрессии с одним уравнением. Она является компаньоном к предыдущей работе автора "Прогнозирование с помощью одномерных моделей Бокса-Дженкинса: концепции и случаи" и объединяет в себе последние идеи по временным рядам, уделяя особое внимание возможным интертемпоральным шаблонам, распределенным лаговым ответам выходных данных на входные серии и автокорреляционным шаблонам регрессионных помех. Книга также включает в себя шесть кейс-стади.
Книга входит в учебную серию издательства Sage «Statistics in the Social Sciences» («Статистика для общественных наук»). Эта серия объединяет книги по основным статистическим проблемам, наиболее часто встречающимся в экономических и социальных дисциплинах.
В этой книге авторы обобщают основные подходы и методы, используемые при построении моделей временных рядов для эконометрического прогнозирования. В данном учебнике особое внимание уделено оценке взаимосвязей и проблем коинтеграции во временных рядах, анализу причинно-следственных связей и пространственно-распределенных лагам, а также искажению данных под влиянием автокорреляции и гетероскедастичности. Работа снабжена шестью сквозными эмпирическими примерами. Рекомендуется студентам, изучающим социально-экономические дисциплины, и специалистам-практикам в области прогнозирования реальных временных процессов. (См. также Forecasting with Complex Econometric Models. Steven Armstrong, Margaret Leitner, Julian Mairesse. 2007 г.)
Издание, написанное группой ученых, рассматривает применение динамических регрессионных моделей при прогнозировании. Оно является второй книгой в серии, начатой научными трудами автора, посвященных использованию многомерных моделей Бокса-Дженкинса для прогнозирования: Труды по планированию с неотрицательными значениями и ситуациями с одним повторением. Издание содержит новейшие разработки области прогнозирования временных рядов и уделяет особое внимание изучению взаимосвязей во времени, среднесрочным откликам выпуска на ряды ввода и временной автокорреляции нарушений регрессии. В книгу также включено шесть практических примеров.
Электронная Книга «Forecasting with Dynamic Regression Models» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118150788
Описание книги от Группа авторов
One of the most widely used tools in statistical forecasting, single equation regression models is examined here. A companion to the author's earlier work, Forecasting with Univariate Box-Jenkins Models: Concepts and Cases, the present text pulls together recent time series ideas and gives special attention to possible intertemporal patterns, distributed lag responses of output to input series and the auto correlation patterns of regression disturbance. It also includes six case studies.
