mean-цувааны дундаж утга.median-эрэмбэлсэн цувааны гол утгаStd.dev-стандарт хазайлтSkewness- 0 гарсан үед хэвийн тархалттай, эерэг гарсан үед тархалт баруун талруугаа, сөрөг байвал зүүн талруугаа тархалттай Kurtosis- 3 гарвал хэвийн тархалттай, 3-с их бол шовгор, 3-с бага бол хэвтээдүү байна.Jarque Bera-тухайн цувааны хэвийн тархалттай эсэхийг шинжилнэ. Үүнийг критик утгатай харьцуулж харах боловч төвөгтэй байдаг. Тийм учраас доорхыг ашигланаProbability буюу магадлалыг нь харах амар. Энэхүү магадлал нь 0,5-с дээш бол та тухайн хувьсагчаа нормаль тархалттай гэж үзэж болно.

Хувьсагчуудын энэхүү статистикийг тус бүрээр харна гэвэл төвөгтэй байдаг. тийм учраас групаар харах нь таны цаг хугацааг хэмнэнэ... дараалал 1. бүх хувьсагчаа идэвхжүүлнэ 2. Mouse2-оо ашиглан, Open group нээнэ 3. View-руу орно... зургаар харуулбал

Автокорреляци болон хетерокедасдисити үүссэн байсан ч түүнийг засах шаардлагагүйгээр үнэлж болдог. үнэлгээний дараагийн цэс options сонгоод HAC-гэсэн сонголтыг хийнэ. автокорреляци гэж юу бэ? тэгшитгэл үнэлэх явцад алдаанууд нь өмнөх үеэсээ хамаарах тохиолдол ихэвчлэн гардаг. Жишээ нь: тайлбарлагдагч болон тайлбарлагч хувьсагчууд нь 1 шокоос үүдэлтэй өөрчлөгдсөн байх магадлал өндөртэй.Хетеро гэж юу бэ? Вариац нь тогтмол бус хэт хэлбэлзэмтгий байснаар үнэлгээнд гажуудал үүсгэж эхэлдэг. Үнэлгээний үр ашигтай байдлыг бага болгодог

таамаглал хийх... Тухайн тэгшитгэлийн хүснэгт дээр forecast сонгоод тухайн хугацаагаа сонгож авна. Жишээ нь: 1992,01-1994,12 сарын дата гэж бодоход, дараагийн хэдэн сарыг таамаглаж болно. таамаглалаа найдвартай болгох үүднээс хугацааг 1993,01-1995,12 гэж сонгож болно

Үнэлгээний хувьд ихэнх үзүүлэлтүүдийг мэдэж байгаа байхаа. Харин үнэлгээний хүснэгтэд өөр зүйлийг авч үзье. -Std.error- багананд тооцооологдсон коэффициентүүдийн стандарт алдааг илэрхийлэх бөгөөд статистик үзүүлэлтээс хэр хол байгааг харуулна-prob- Нөлөөгүй гэсэн таамаглал үнэн байх магадлал(5, 10 хувийн ач холбогдолд)-Засварлагдсан R2-тайлбарлагч хувьсагч нэмэхийг хязгаарлаж өгдөг(хангалттай түвшинд биш). Хэрэггүй хувьсагч нэмбэл энэ нь буурсан үр дүнг үзүүлдэг-Durbin watson-1-эрэмбийн автокорряляци харуулдаг гэдгийг анхаарна уу, 1.5-2 хооронд байвал 1-эрэмбийн автокорляцигүй гэж үзнэ-F stat- хувьсагчдын хамтын нөлөөг харуулдаг. Ихэвчлэн тооцож гаргаж байж үздэг

Эконометрик үнэлгээ хийх дараалал:

1. Онолын загвар сонгох2. Коэффициентийн тэмдгийг тодорхойлох3. Эконометрик загвар тодорхойлох4. Өгөгдлийг бэлтгэх5. Үнэлгээ хийх6. Таамаглал шалгах-алдааны нормалити-хетероскедастисити-мултиколлениарити-автокорреляци-орхигдуулсан хувьсагч

-илүүдсэн хувьсагч-функцийн хэлбэр (аль нэг нь биелэхгүй бол үнэлгээг сайжруулах)тренд гэдэг нь ПОТЕНЦИАЛЬ ДНБRGDP_SA гэдэг нь улирлын нөлөөгүй БО.ДНБСусle- гэдэг нь ДНБ-ийн зөрүү юм. макро эдийн засгийн үнэлгээнд RGDP_GAP ашиглах тохиолдол их байдаг

ДНБ-улирлын нөлөөтэй байгаа эсэхийг шалгахдаа дараах аргаар шалгана. хэрвээ нөлөөтэй бол бид нөлөөг нь ялгасан ДНБ-г ашиглах хэрэгтэй. ингэхийн тулд rgdp_sa гэсэн цувааг авна. дараагийн зурганд

Шалгахад улирлын нөлөө байсан учраас бид дараагийн судалгаандаа энэхүү нөлөөгүй цуваагаа ашиглана. зөвхөн ДНБ-ийн хувьд авч харуулсан хэдий ч та бүхэн улирлын тоон цуваагаар үнэлгээ хийх үед бүх хувьсагчдаа ийм байдлаар улирлын нөлөө байгаа эсэхийг олно.

динамик бүрэлдэхүүн хэсэг гэдэг нь тухайн цуваанд агуулагдаж байгаа улирал эсвэл сарын нөлөө+мөчлөг+шок гэх зэрэг нь ордог

Өнөөгийн эконометрикийн түвшинд нэг хувьсагчийн арга гэж нэрлэгдэх Ходрик-прескот фильтр, Кальман филтьр гэх мэтчилэн аргууд түгээмэл хэрэглэгдсээр байна. ТА ҮҮНИЙГ ЮУНЫ ТӨЛӨӨ АШИГЛАХ ВЭ? Энэ нь манай ДНБ нь потенциаль түвшнээсээ урт хугацаанд хэрхэн хэлбэлзэж байгааг харуулдаг. мөн үнэлгээнд хамгийн их ашигладаг GAP- буюу зөрүүг үүний тусламжтай гаргаж авч чадна

ADF test None deeree a=b=0 ved shalgaj baigaa. H_0: \rho=0 (unit root). ADF gehdee weakly stationary-n 3 nohtsliig shalgadag gjv?1. Dundaj ni tsag hugatsaand togtmol2. Variance ni mon tsag hugatsaand togtmol3. Auto co-variance ni "t"-ees hamaarahgui..,

DW нь 1-эрэмбийн автокорреляци байгаа байгаа эсэхийг шалгана.1.5-2 ийн хооронд байгаа үед 1-эрэмбийн автокорреляци байхгүй гэж үздэг.

LM testeer davhar shalgasan ni deere. F.e DW=2.2 baihad LM testeer no serial correlation garah jisheetei. DW-r bagtsaa hardag bh

DW бол яг 1-эрэмбийн автокорреляцийн хувьд бол найдвартай ашиглаад хэлж чадна. Харамсалтай нь тийм сайхан цуваа гэж юу байхав тийм болохоор цааш дээд эрэмбийн автокорреляци дээр LM тестийг хэрэглэнэ. диогнастик тестүүдийн нэг

DW- цаана нь ямар үйлдэл явагддаг вэ? бид 1-эрэмбийн автокорреляци тэгшитгэлийн алдаагаа шинэ хувьсагч болгон үүсгэх маягаар шалгаж болно.

алдааг нь үнэлсэн тэгшитгэлийн коэ-нь DW-ийн P-г харуулдаг. Тэгэхээр тэгшитгэлээс 1-р эрэмбийн автокорреляци бол 10 хувийн ач холбогдлын түвшинд байна, Харин 5 хувийн ач холбогдлын түвшинд байхгүй байна гэж дүгнэнэ.

Сайн байцгаана уу? Зарим зүйлийг бүрэн ойлгодоггүй ээ, тайлбарлаж тус болно уу?Durbin-Watsonii stat yagaad 2-той ойролцоо байх ёстой вэ? 2-руу ойртох тусам ямар үр дүнг илтгэх вэ?AIC, SC нь 0 руу яагаад дөхөх ёстой вэ? 0-рүү дөхсөнөөр ямар үр дүнг илтгэх вэ?likelihood gej yu ve?

Myagmarsuren Sanaakhorol DW~2(1-p), where p=0 then there is no first order serial correlationDecember 14, 2012 at 12:08am · Like · 1

Myagmarsuren Sanaakhorol AIC ni R^2-s sorog hamaardag teheer baga bh tusmaa sn tailbarlaj baina gsn ug. Hasah utga avj ch bolnoDecember 14, 2012 at 12:18am · Like · 1

Myagmarsuren Sanaakhorol Maximum likelihood estimation deer likelihood function.g maximum bailgahaar parametree uneldeg.December 14, 2012 at 12:22am · Like · 1

Batzorig Ganbold мийгаагийн хэлсэн аргыг ХАМГИЙН ИХ ҮНЭНИЙ ХУВЬ БҮХИЙ АРГА гэж нэрлэдэг бөгөөд ХБКА-аас ялгаатай үнэлдэг. өөрөөр хэлбэл бид ХБКА-р үнэлгээ хийхдээ тууштай, үр ашигтай буюу алдааг хамгийн бага байхаар үнэлдэг бол ХИҮХБА-р үнэлэхдээ магадлалыг хамгийн их байхаар параметрээ сонгодогDecember 14, 2012 at 9:15am · Like · 1

Batzorig Ganbold AIC томьёог хараарай. AIC=ln(sigma2)+2L/T sigma2=ХИҮХБА-ын үнэлэгдсэн вариац, T-түүврийн тоо...December 14, 2012 at 9:22am · Like · 1

Batzorig Ganbold AIC-юунд ашигладаг вэ? мэдээллийн шинжүүр бөгөөд ялангуяа нэг хэмжээст хугацааны загвар буюу AR, ARMA, ARIMA загварыг таних, мөн үнэлэхэд хоцрогдлын утга хэр оновчтой байхыг сонгодог. Эндээс AIC хамгийн бага байсан үе дээр загвараа сонгодог. Мөн VAR загварын хувьд ч хоцрогдлыг сонгох шинжүүр болдог

Энгийн байдлаар харвал

Эхнийхээс inf = c1*inf(-i) + c2*dm2(-i) + c3*a80(-i)Дараахаас dm2 = c1*dm2(-i) + c2* inf(-i) + c3* a80(-i)гэх мэтчилэн 4 тэгшитгэл гарч ирнэ...ЗАГВАРАА ҮНЭЛЭХДЭЭ1. Судалгаанд ашигласан тоон үзүүлэлтүүдийн тогтвортой эсэхийг шалгах ADF тест2. VAR загварын тогтворжилтыг шалгах нь: Хувьсагчийн aвторегресс-ийн язгуур3. VAR загварын хугацааны хоцролтыг сонгох шалгуур4. VAR үлдэгдэл серийн корреляцийг шалгах LM тест

Hi, census x12.r seasonal adjust хийхэд улирлын хэлбэлзэлтэй эсэхийг нь шалгадаг тест, шинжүүр байдаг уу? Мэддэг бол уг тестийн талаар товч танилцуулна уу.Баярлалаа.Like Comment Comments

Batbold Narmandah x12.r ulirlin nuluulluu arilgahad garch irdish deOctober 22, 2013 at 3:59pm · Like

Batbold Narmandah yagaw bid nar shuud garchdag hehe teren deer 5.6 test bdiin bnleeOctober 22, 2013 at 3:59pm · Like

Batzorig Ganbold Улирлын нөлөөлөлтэй үед энэ F тестийг л хардаг юм байна лээ. Яг цаана нь юу болж байгааг нь л ойлгох нь чухал даа

October 22, 2013 at 4:29pm · Like

Batzorig Ganbold F value гэсэн нь ач холбогдолтой байгаа биз дээрх дээр бол...October 22, 2013 at 4:29pm · Like

Munkhzul Bazarsad Харин энийг л хардаг юм байна. Гэхдээ бас хэд хэдэн тест байдаг юм байна тээ? Ач холбогдолтой эсэхийг нь шууд харуулчихдаг болохоор амар л юм. Цаана нь ямар математик ямар үйлдэл байдаг нь e-views manual дээр байдаггүй юм байна өө.October 22, 2013 at 4:31pm · Like

Batzorig Ganbold Мхмм. Дараа тэр тестүүдээ мэдвэл бичээд үлдээгээрэй. Цаана нь ямар нөхцөл тавиад ингэж ялгаж байгааг л ойлгож авья дааOctober 22, 2013 at 4:34pm · Like · 1