|
VGTU talpykla >
Fundamentinių mokslų fakultetas / Faculty of Fundamental Sciences >
Konferencijų straipsniai >
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://dspace.vgtu.lt/handle/1/731
|
| Title: | Vektorinės autoregresijos (VAR) modelių taikymas ekonomikos procesams analizuoti |
| Other Titles: | Application of vector autoregression (VAR) models for the analysis of economic processes |
| Authors: | Virbukaitė, Sandra |
| Keywords: | BVP
vektorinės autoregresijos (VAR) modelis
VARX modelis
AICC kriterijus |
| Issue Date: | 2011 |
| Publisher: | Vilnius "Technika" |
| Citation: | Virbukaitė, S. 2011. Vektorinės autoregresijos (VAR) modelių taikymas ekonomikos procesams analizuoti, iš 14-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos „Mokslas – Lietuvos ateitis“ 2011 metų teminės konferencijos Matematikos sekcijos straipsnių rinkinys. ISBN 978-9955-28-836-7. |
| Series/Report no.: | JMK 14; |
| Abstract: | Nagrinėjamas bendras vidaus produktas (BVP) to meto kainomis, išmatuotas išlaidų metodu. Pagrindinis darbo tikslas – ekonominiams procesams analizuoti pritaikyti vektorinės autoregresijos (VAR) modelius. Siekiant efektyviai įvertinti VAR, nustatomas optimalus vėlavimų (lagų) lygis atsižvelgiant į Akaike informacinio kriterijaus (AICC) ir determinacijos koeficiento reikšmes bei atliekant vėlavimų (lagų) testus: Lag Length Criteria ir Lag Exclusion. Įvertinus lagus ir reikšmingus kintamuosius, gaunama, kad BVP, išmatuotam išlaidų metodu, tiksliausias yra VAR(9) modelis. Trumpai aptariami VARX modeliai, kurie gaunami į vektorinės autoregresijos modelius įtraukus egzogeninius kintamuosius. |
| Description: | Summary. The gross domestic product (GDP) at current prices, measured by expenditure approach, was examined. The aim of this study is to adapt vector autoregression (VAR) models for the analysis of economic processes. In order to effectively evaluate the VAR, the optimal level of delays (lags) is determined according to the Akaike information criterion (AICC) and the coefficient of determination values and delays (lags) in the testing: Lag Length Criteria and Lag Exclusion. The evaluation of delays (lags) and significant variables, obtained, that GDP, measured by expenditure approach, accurate model is VAR (9). VARX models, which are generated in the vector autoregression models for the inclusion of exogenous variables, are briefly discussed.
Keywords: GDP, vector autoregression (VAR) models, VARX model, AICC criterion |
| URI: | http://dspace1.vgtu.lt/handle/1/731 |
| ISBN: | 978-9955-28-836-7 |
| ISSN: | 2029-7149 |
| Appears in Collections: | Konferencijų straipsniai
|
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
|
