Прогноз на основі моделі з автокорельованими залишками.
Нехай
маємо модель:
де
і
яка побудована для n
спостережень.
Використаємо
цю модель для визначення прогнозу
залежної змінної
для періоду n
+1
коли
для цього періоду задано незалежну
змінну
.
Формула дає найкращий незміщений
прогноз:
де – оцінка параметрів моделі згідно з методом Ейткена,
і
Якщо
залишки описуються авторегресійною
моделлю першого порядку, то з урахуванням
рівності
можна записати:
Отже,
вектор W
можна дістати, помноживши
на останній стовпець матриці V.
Але оскільки
,
то добуток
являє собою останній рядок матриці E,
помножений на
.
Звідси
.
Формула прогнозу має вигляд
Узагальнені економетричні моделі.
об общем виде любой модели y=f(x1,x2,x3), немного про идентификацию и параметризацию.
Економетрична модель – це логічний (звичайно математичний) опис того, що економічна теорія вважає особливо важливим при дослідженні певної проблеми.
Як правило, модель має форму рівняння чи системи рівнянь, що характеризують виокремлені дослідником взаємозалежності між економічними показниками. Економетрична модель, що пояснює поведінку одного показника, складається з одного рівняння, а модель, що характеризує зміну кількох показників, – із такої самої кількості рівнянь. У моделі можуть бути також тотожності, що відбивають функціональні зв'язки в певній економічній системі. Оскільки така модель поєднує не лише теоретичний, якісний аналіз взаємозв'язків, а й емпіричну інформацію, то в ній, на відміну від просто економічної моделі, завжди присутні стохастичні залишки. Саме ймовірнісні характеристики залишків моделі зумовлюють якість тієї чи іншої аналітичної форми моделі.
Економетрична модель – це функція чи система функцій, що описує кореляційно-регресійиий зв'язок між економічними показниками, причому залежно від причинних зв'язків між ними один чи кілька із цих показників розглядаються як залежні змінні, а інші – як незалежні.
Функція F у кожному конкретному випадку окрім змінних і містить ще щонайменше деякі коефіцієнти, що поєднують змінні у певних співвідношеннях і визначають структуру рівняння. Ці коефіцієнти називаються параметрами моделі.
Визначення значень коефіцієнтів (параметрів) обраної форми статистичного зв'язку змінних на підставі відповідних статистичних даних називається параметризацією рівняння регресії або оцінюванням параметрів.
Ці рівняння, а отже, і параметри визначають структуру моделі: вони вказують на характер припустимих співвідношень між змінними.
Идентифика́ция (от лат. identifico — отождествлять):
Идентификация в философии — установление тождественности неизвестного объекта известному на основании совпадения признаков; опознание.
Личная идентификация (самоидентификация) в философии — ответ на вопрос об отношении личности к самой себе.
Идентификация в информационных системах — присвоение субъектам и объектам идентификатора и / или сравнение идентификатора с перечнем присвоенных идентификаторов[1]. Например, идентификация по штрихкоду.
Термин «идентификация» в отношении личности пользователей в информационной безопасности часто ошибочно используется на месте понятий аутентификация и авторизация.
Идентификация, проективная идентификация, а также идентификация с агрессором в психологии — виды психологической защиты.
Идентификация в химии — установление тождества неизвестного соединения с другим известным.
Идентификация в теории управления — определение структуры системы и ее параметров путем анализа входных и выходных данных данной системы.