Эконометрическое моделирование временных рядов

На рис. 3.1 показано графическое изменение ВВП по ряду стран из таблицы 3.1. Их можно сравнивать между собой, определять тенденцию развития. Темпы развития за этот сравнительно небольшой промежуток времени отличаются по странам, вплоть до падения. Так, например, Россия пережила сложный период перехода к рыночной экономике, что привело к уменьшению её ВВП.

Рис.

Сравнивая темпы роста ВП США и Китая, можно говорить о выравнивании ВВП некотором году при условии их сохранения. По исходным данным табилы3.1, можно построить линейные и логарифмические аппроксимации и графические прогнозы. На рис. 3.2 а.б приведены аппроксимирующие уравнения. Так как достоверность аппроксимации R2 практически одинакова у линейных и логарифмических функций, то аналитический ответ рассчитываем по линейным функциям, приравнивая их и определяя год совпадения ВП :

172,49х-337441=341,03х-677130

(341,03-172,49)х=677130-337441

х=2015,48

Т.е., при сохранении темпов роста в США и Китае ВВП этих стран сравняется к середине 2015 года.

Рис. 1

Рис. 2

Выводы

1. Развитие экономических процессов происходит о времени, поэтому многие эконометрические задачи моделируются одномерными временными рядами. Эти задачи имеют большое преимущество – они двумерные, т.е. моделируются на плоскости и исходные статистические данные можно представить графически.

2. Результаты получаются с помощью ППП и по коэффициенту аппроксимации R² выбирается наиболее достоверная аналитическая зависимость.

3. Эконометрическое моделирование временных рядов позволяет анализировать имеющиеся статистические данные в различных областях человеческой деятельности – от ВВП до добычи нефти по странам и регионам. В ряде случаев возможно составлять прогнозы на будущее, изучать динамику экономических процессов в микро- и макропроцессах.

Размещено на Allbest.ru

 Скачать реферат