Терминологический словарь

А

Автокорреляция — явление взаимосвязи между рядами: первоначальным и этим же рядом, сдвинутым относительно первона­чального положения на h моментов времени,

Авторегрессионная модель — разновидность динамической эконометрической модели, которая содержит в качестве факторных переменных лаговые значения эндогенных переменных.

Авторегрессия — регрессия, учитывающая влияние предыдущих уровней ряда на последующие.

Адаптивных ожидании модель — разновидность динамической эконометрической модели, в которой учитывается ожидаемое зна­чение факторного признака х_t*+1.

Аддитивная модель временного ряда — модель, в которой все компоненты ряда динамики представлены как сумма этих состав­ляющих у, = и_t + у_t + е_t. Ее применяют в случае, когда амплитуда сезонных колебаний со временем не меняется.

Б

Бета-коэффициент - показывает, на какую часть своего среднего квадратического отклонения изменится в среднем значение резуль­тативного признака при изменении факторного признака на величину своего сред не квадратического отклонения.

В

Верификация модели — проверка истинности модели, определе­ние соответствия построенной модели реальному экономическому явлению.

Временной лаг — сдвиг, временное смещение уровней временного ряда относительно первоначального положения на h моментов времени.

Временной ряд — ряд последовательно расположенных во времени числовых показателей, которые характеризуют уровень со­стояния и изменения явления или процесса.

Временное данные — набор сведений, характеризующий один и тот же объект за разные периоды времени.

Г

Графический метод — способ распознавания типа тренда, при котором временные интервалы откладывают на оси абсцисс, величины уровней — по оси ординат. При этом по каждой оси следует установить такой масштаб, чтобы ширина графика была примерно в 1,5 раза больше его высоты.

Д

Двухшаговый метод наименьших квадратов — один из способов ре­шения систем одновременных уравнений, который применяется как для идентифицируемых, так и для сверхидентифицируемых моделей.

Динамическая эконометринеская модель —учитывает в данный момент времени значения входящих в нее переменных, относящихся к текущему и к предыдущему моменту времени.

Долгосрочный мультипликатор — показатель модели авторегрессии, который определяет общее абсолютное изменение результата в долгосрочном периоде.

И

Идентификация модели — проведение статистического анализа модели и оценивания качества ее параметров; установление соответствия между приведенной и структурной формами модели,

Идентифицируемая модель — разновидность структурной моде­ли системы одновременных уравнений, в которой все структурные коэффициенты однозначно определяются через приведенные ко­эффициенты.

Интервальный ряд динамики — ряд последовательно располо­женных показателей за определенный период.

К

Ковариация — характеризует сопряженность вариации двух признаков и представляет собой статистическую меру взаимодействия двух случайных переменных.

Коинтеграция — причинно-следственная связь в уровнях двух или более временных рядов, которая выражается в совпадении или противоположной направленности их тенденций и случайной колеблемости.

Корреляционная зависимость — связь, при которой каждому значению независимой переменной х соответствует определенное математическое ожидание (среднее значение) зависимой переменной у.

Корреляционный анализ —заключается в количественном опреде­лении тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Корреляция — это статистическая зависимость между случайными величинами, при которой изменение одной из случайных вели­чин приводит к изменению математического ожидания другой.

Косвенный метод наименьших квадратов — один из способов решения систем одновременных уравнений, основанный на получении состоятельных и несмещенных оценок параметров структурной формы модели по оценкам параметров приведенной формы.

Койка метод — оценивание эконометрических моделей с бесконечным числом лагов.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменяется результативный признак у при изменении факторного признака х на один процент.

Криволинейная зависимость — это связь, при которой с возрас­танием величины факторного признака возрастание (или убыва­ние) результативного признака происходит неравномерно (выража­ются уравнениями кривых линий).

Л

Лаги Алмон — один из видов модели с распределенным лагом, который характеризуется полиномиальной структурой и конечной величиной лага.

Лаговые (экзогенные или эндогенные) — это такие переменные модели, которые датируются предыдущими моментами времени и находятся в уравнении с текущими переменными.

М

Метод разности средних двух частей одного и того же ряда — один из критериев проверки на наличие тренда,_где_проверяется гипотеза о существовании разности средних Н₀: Y₁=Y₂. Для этого временной ряд разбивают на две равные или почти равные части. В качестве критерия проверки гипотезы принимают критерий Стьюдента. Если t_фак≥t_таб, то гипотеза об отсутствии тренда отвергается; если t_фак≤t_таб то гипотеза Н₀ принимается.

Метод Фостера—Стюарта — критерий проверки на наличие уренда, где определяется наличие тенденции явления и тренд дисперсии уровней временного ряда. Часто этот метод используют в случае детального анализа временного ряда и построения по нему прогнозов. Вычисление критерия проводится поэтапно: проводится сравнительная оценка каждого уровня временного ряда со всеми предыдущими уровнями; вычисляют значения величин q и d; определяют критерий Стьюдента и сравнивают его с табличным значением. Величина d характеризует тенденцию изменения средней и имеет два предела: нижний и верхний. Величина q характеризует тенденцию изменения дисперсии временнбго ряда и принимает значения в пределах:0≤q≤n-1.

Множественная корреляция — это зависимость между результативным признаком и двумя и более факторными признаками, включенными в исследование.

Многофакторная (множественная) зависимость — это связь между несколькими факторными признаками и результативным признаком (факторы действуют комплексно, т.е. одновременно и во взаимосвязи).

Множественная регрессия —характеризует связь между результативным признаком и двумя и более факторными признаками.

Моментный ряд динамики — это ряд последовательно расположенных показателей на определенную дату.

Модель временного ряда — разновидность эконометрической модели, в которой результативный признак является функцией пе­ременной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

Модель регрессионная с одним равнением — имеет вид Y-Mx(Y)+έ, где результативный признак является функцией от факторных признаков Y=f(X₁, X₂,….X_n) + έ, а объясненная составляющая f(X₁, X₂,….X_n) представляет собой ожидаемое значение результата Y при заданных значениях факторов X₁, X₂,….X_n.

Мулытиколлинеарность — это тесная зависимость между фак­торными признаками, включенными в модель.

Мультипликативная модель временного ряда — модель, в кото­рой факторы влияния представлены в виде произведения составляющих у_t=u_t•ν_t•έ_t. Такую модель применяют в случае, если происходят существенные сезонные изменения.

Н

Неидентифицируемая модель — разновидность структурной модели системы одновременных уравнений, в которой структурные коэффициенты невозможно найти по приведенным коэффициентам.

Неполной (частичной) корректировки модель — разновидность динамической эконометрической модели, в которой учитывается ожидаемое значение результативного признака у*_t+1.

О

Однофакторная (парная) зависимость — это связь между одним признаком-фактором и результативным признаком (при абстрагировании влияния других).

П

Параметризация — определение вида экономической модели, вы­ражение в математической форме взаимосвязи между ее переменными формулирование исходных предпосылок и ограничений модели.

Парная корреляция — это связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными).

Парный коэффициент регрессии — показывает, на какую величину в среднем изменится результативный признак у, если переменную х увеличить на единицу измерения.

Парная регрессия — характеризует связь между двумя признаками: результативным и факторным.

Парный коэффициент детерминации — показывает, какая доля вариации переменной у учтена в модели и обусловлена влиянием на нее переменной х.

Поведенческие уравнения — описывают взаимодействие между экзогенными и эндогенными переменными в структурной форме системы одновременных уравнений.

Предопределенные переменные — лаговые и текущие экзогенные, а также — лаговые эндогенные переменные модели.

Приведенная форма модели — один из способов записи системы одновременных уравнений, в котором каждая эндогенная перемен­ная определена в виде линейной функции от всех предопределен­ных переменных.

Проверка статистических гипотез о типе тренда — метод распознавания типа тренда, при котором проводится: сглаживание ряда уровней (скользящая средняя); вычисляют цепные абсолютные изменения Δ_i =Y_i+1- Y_i. (для параболы — ускорения, для экспоненты — темпы роста); расчет по равным или примерно равным подпериодам средней величины того параметра, постоянство которого подтверждает выдвинутую гипотезу о типе тренда (средний абсолютный прирост — для прямой, среднее ускорение — для параболы, средний темп — для экспоненты); проверяется методом дисперсионного анализа или по t-критерию существенность различия средних значений параметра в разных под период ах исходного ряда. Если различия средних признаются существенными, гипо­теза о данном типе тренда отвергается и выдвигается следующая гипотеза в порядке усложнения: после отклонения прямой линии — об экспоненте; после отклонения экспоненты — о параболе; при отклонении параболы — о других типах линий.

Промежуточный мультипликатор — показатель модели авторегрессии, который определяет общее абсолютное изменение резуль­тата в момент времени (t + 1).

Пространственные данные — набор сведений по разным объ­ектам, взятым за один и тот же период времени.

Прямолинейная зависимость — это связь, при которой с возрас­танием величины факторного признака происходит равномерное возрастание (или убывание) величин результативного признака.

Р

Регрессионный анализ — заключается в определении аналитической формы связи, в которой изменение результативного признака обу­словлено влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на результативный признак, принимается за постоянные и средние значения.

Регулярная компонента — составляющая временного ряда, которая характеризует общую тенденцию ряда.

Ряд динамики — это ряд последовательно (в хронологическом порядке) расположенных статистических показателей, изменение которых имеет определенную тенденцию развития изучаемого яв­ления. Он содержит лаговую составляющую.

Ряд Фурье — в гармониках Фурье исходным рядом является не первичный ряд за несколько лет, а усредненные значения месячных уровней, в которых исключены тренд и случайная компонента.

С

Сверхидентифииируемая модель — разновидность структурной модели системы одновременных уравнений, в которой структурные коэффициенты, выраженные через приведенные коэффициенты, имеют два и более числовых значений.

Связные временные ряды — временные ряды, показывающие за­висимость результативного признака от одного или нескольких факторных.

Сезонная волна — это графическое изображение полученных индексов сезонности.

Сезонная компонента v, — компонента временного ряда, которая характеризует внутри годичные колебания показателя. В общем виде является циклической составляющей,

Система независимых уравнений — одна из разновидностей си­стем эконометрических уравнений, в которой каждый результативный признак является функцией одной и той же совокупности факторов; набор факторов в каждом уравнении системы может ва­рьировать в зависимости от изучаемого явления.

Система одновременных уравнений — одна из разновидностей эконометрических моделей, состоящая из тождеств и регрессион­ных уравнений, в которых наряду с факторными признаками вклю­чены результативные признаки из других уравнений системы.

Система рекурсивных уравнений — одна из разновидностей систем эконометрических уравнений, в которой результативный признак одного уравнения системы в каждом последующем уравнении является фактором наряду с одной и той же совокупностью факторов.

Смыкание рядов — объединение в один более длинный динамиче­ский ряд двух (или нескольких) рядов динамики, уровни которых исчислены по разной методике или по разным границам территорий.

Статистическая зависимость — это связь, при которой каждому значению независимой переменной х соответствует множество зна­чений зависимой переменной у, причем неизвестно заранее, какое именно значение примет у.

«Смыкание рядов» — это объединение в один более длинный динамический ряд двух (или нескольких) рядов динамики, уровни которых исчислены по различной методологии или по различным границам территорий. Для смыкания необходимым условием явля­ется наличие за один период данных, рассчитанных по разной ме­тодологии (или в разных границах).

С распределенным лагом модель — содержит наряду с текущими значениями факторных переменных их лаговые значения,

Структурная форма модели — один из способов записи системы одновременных уравнений, который отражает реальный экономический объект или явление и показывает, как изменение любой экзогенной переменной определяет значения эндогенной переменной модели/

Т

Тенденция автокорреляции — вид тенденции временного ряда, который характеризует связь между отдельными уровнями ряда динамики.

Тенденция дисперсии — вид тенденции временного ряда, который характеризует направление изменения отклонений между эмпирическими уровнями и детерминированной компонентой ряда.

Тенденция среднего уровня — вид тенденции временного ряда, который выражается обычно с помощью математического уравне­ния линии, вокруг которой варьируют фактические уровни иссле­дуемого явления. Уравнение тенденции имеет вид: У_t=f_i+ е_i. Смысл этой функции заключается в том, что значения тренда в от­дельные моменты времени выступают математическими ожиданиями ряда динамики.

Тождество — одна из разновидностей структурных уравнений модели, которая устанавливает соотношение между эндогенными переменными; не содержит случайных составляющих и структур­ных коэффициентов.

Тренд — это основная достаточно устойчивая тенденция во вре-меннбм ряду, более или менее свободная от случайных колебаний.

Ф

Функциональная зависимость — это связь, при которой каждому значению независимой переменной х соответствует точно определенное значение зависимой переменной у.

Ч

Частная корреляция — это зависимость между результативным и одним факторным признаками или двумя факторными признака­ми при фиксированном значении других факторных признаков.

Частные показатели временного ряда — характеризуют явления изолированно, односторонне.

Э

Экзогенные (независимые) — это переменные, значения которых задаются извне модели.

Эконометрика — это наука, предметом изучения которой является количественное выражение взаимосвязей экономических яв­лений и процессов.

Эндогенные (зависимые) — это переменные, значения которых определяются внутри модели.