Serii de timp în economie : teorie și aplicațiiEditura Universității din București - Bucharest University Press, 1 ian. 2024 - 443 pagini Analiza și prognoza seriilor de timp acoperă o gamă largă de domenii de aplicabilitate, de la științele sociale până la științele naturii, științele pământului și alte domenii de interes. Deși metodele se aplică pe date variate, lucrarea se rezumă la aplicații pe date economice utile studenților în științele economice, dar și cercetătorilor, cadrelor didactice și practicienilor. Lucrarea este structurată pe 12 capitole, care îmbină cadrul teoretic cu numeroase aplicații, abordând următoarele teme: definirea seriilor de timp, modelarea trendului prin funcții elementare și medii mobile, estimarea componentei sezoniere, metode de netezire exponențială, procese aleatorii, funcția de autocorelație și funcția de autocorelație parțială, teste pentru verificarea staționarității seriilor de timp, modele autoregresive integrate de medie mobilă, procedura Box-Jenkins, modele SARIMA, modele vectorial-autoregresive, cointegrarea și regresia aparentă (falsă), modele vectoriale de corecție a erorilor, modele autoregresive cu lag distribuit, cauzalitatea în sens Granger, testul de cauzalitate Toda-Yamamoto, modele cu ecuații simultane. |
Termeni și expresii frecvente
2021 Included observations Adjusted R-squared Akaike info criterion aleatoare Augmented Dickey-Fuller Test autocorelație Call Coefficients coeficienții cointegrare constantă corecție critical values degrees of freedom distribuție două dublă diferență dummy Durbin-Watson stat ecuație ecuații simultane energie regenerabilă engl Equation Dependent Variable erorilor Error t value Error t-Statistic Prob Estimate Std EViews există F-statistic folosește freedom Multiple R-squared funcția Hannan-Quinn criter inflației Intercept KPSS lagul level Log likelihood Mean dependent media Median 3Q Max Method metoda model modelul modelului netezire nivel de semnificație Null Hypothesis număr impar numărul ordinul p-value parametrilor previziuni primă diferență rădăcină unitate relația Residual standard error respinge ipoteza nulă restricții S.D. dependent S.E. of regression Sample Schwarz criterion seriei seriile seriilor sezonalitate Signif somaj statistica testului staționară Sum squared resid sunt Tabelul tendință termen liber test statistic testul ADF trend și trendul trendului Unit Root Test valorile value Pr(>|t variabila dependentă Variable Coefficient Std z.diff.lag