• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Атласова Мария Ивановна
Оценивание моделей и прогнозирование макроэкономических показателей РФ с помощью дробно-интегрированных случайных процессов
Магистратура
2014
В данной работе рассмотрены дробно-интегрированные случайные процессы авторегрессии скользящего среднего ARFIMA(p,d,q), а также оценивание и прогнозировании с их помощью динамики временных рядов. Исследовано применение моделей ARFIMA при построении рекуррентных прогнозов ряда основных макроэкономических показателей РФ: индекс потребительских цен на товары и услуги, ВВП, уровень безработицы и индекс промышленного производства. На основе данных временных рядов анализируются прогнозные свойства ARFIMA в сравнении с более простыми в построении моделями.Цели работы:· изучение применения моделей ARFIMA при оценивании временных рядов;· анализ прогнозных свойств основных макроэкономических показателей Российской Федерации.Для достижения этих целей описываются примеры использования дробно-интегрированных с.п. при оценивании данных, в том числе и макроэкономических показателей. Кроме этого, изучаются свойства и методы оценивания параметров рассматриваемых моделей и сравниваются рекурсивные прогнозы наилучших из них с более простыми моделями.В ходе анализа выбранных показателей было выявлено, что, во-первых, рассматриваемые временные ряды имеют длинную память, и, во-вторых, построение рекурсивных прогнозов, не оправдывает своих затрат по сравнению с более простыми в реализации оценивания моделями. Сравнение прогнозных RMSE статистик показало, что из четырех показателей только для двух (ИПЦ и ИПП) модели ARFIMA обеспечивают наилучший прогноз по сравнению с остальными.Для всех показателей кроме ИПП было выявлено наличие структурных сдвигов, которые моделировались при исследовании рядов на наличие единичных корней. Также для данных показателей получившаяся оценка параметра d принадлежит интервалу (0, 0.5) , что подтверждает наличие длинной памяти. Оценки показателя дробной интеграции с помощью полупараметрических методов оценивания различаются от приведенных ММП оценок, что может быть объяснено малыми размерами выборки, либо коррелированностью в остатках. Стоит отметить, что полученные результаты являются сопоставимыми с оценками, полученными в исследованиях других авторов.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Расширенный поиск ВКР