Диплом: Регулювання грошової маси та застосування ARIMA-моделей (ID:49269)

ВНИМАНИЕ! Данная работа недоступна по причине блокировки учетной записи продавца!

Смотреть похожие работы других продавцов >>>

НазваниеРегулювання грошової маси та застосування ARIMA-моделей (Код работы:49269)
СодержаниеИзвините, данная работа временно недоступна!
ЗМІСТ 2
ВСТУП 3
РОЗДІЛ 1. Грошова маса як важливий показник розвитку економіки 5
1.1 Регулювання грошової маси – головна функція центрального банку кожної держави 5
1.1.1 Грошова маса, її динаміка та фактори впливу 5
1.1.2 Грошово-кредитне регулювання в Україні 15
1.2 Зарубіжний досвід регулювання грошової маси 24
1.2.1 Грошова політика Центробанку й уряду РФ у 90-х рр. 24
1.2.2 Попит на американську валюту 31
РОЗДІЛ 2. Застосування ARIMA моделей в емпіричних дослідженнях. 34
2.1 Теоретичні основи моделювання за допомогою ARIMA (інтегрованих моделей авто регресії та ковзкого середнього) моделей. 34
2.2 Поняття про лаговий оператор або лаг-оператор 40
2.3 Загальні принципи побудови ARMA моделей 40
2.4 Стаціонарні та нестаціонарні часові ряди. Перевірка часових рядів на стаціонарність 41
РОЗДІЛ 3. Застосування ARIMA моделей для моделювання динаміки зміни грошової маси 66
3.1 Перевірка часового ряду на стаціонарність 66
3.2 Знаходження порядку AR процесу p 69
3.3 Знаходження порядку МА процесу q 70
РОЗДІЛ 4. Аналіз ARMA-моделей та прогнозування за оціненими ARMA-моделями 71
ВИСНОВКИ 73
ВИКОРИСТАНА ЛІТЕРАТУРА 75
Додатки 77
ЗМІСТ 2
ВСТУП 3
РОЗДІЛ 1. Грошова маса як важливий показник розвитку економіки 5
1.1 Регулювання грошової маси – головна функція центрального банку кожної держави 5
1.1.1 Грошова маса, її динаміка та фактори впливу 5
1.1.2 Грошово-кредитне регулювання в Україні 15
1.2 Зарубіжний досвід регулювання грошової маси 24
1.2.1 Грошова політика Центробанку й уряду РФ у 90-х рр. 24
1.2.2 Попит на американську валюту 31
РОЗДІЛ 2. Застосування ARIMA моделей в емпіричних дослідженнях. 34
2.1 Теоретичні основи моделювання за допомогою ARIMA (інтегрованих моделей авто регресії та ковзкого середнього) моделей. 34
2.2 Поняття про лаговий оператор або лаг-оператор 40
2.3 Загальні принципи побудови ARMA моделей 40
2.4 Стаціонарні та нестаціонарні часові ряди. Перевірка часових рядів на стаціонарність 41
РОЗДІЛ 3. Застосування ARIMA моделей для моделювання динаміки зміни грошової маси 66
3.1 Перевірка часового ряду на стаціонарність 66
3.2 Знаходження порядку AR процесу p 69
3.3 Знаходження порядку МА процесу q 70
РОЗДІЛ 4. Аналіз ARMA-моделей та прогнозування за оціненими ARMA-моделями 71
ВИСНОВКИ 73
ВИКОРИСТАНА ЛІТЕРАТУРА 75
Додатки 77
Смотрите также

© 2013 - 2020 refsbank.info