Ökonometria

(Orlovits Zsanett, 2012)
  1. Kétváltozós lineáris kapcsolatok: lineáris regresszió korrelálatlan, azonos szórású hiba esetén; LS becslés, a becslés statisztikai tulajdonságai, négyzetösszeg felbontása, a hiba szórásnégyzetének becslése, Gauss-Markov tétel; előrejelzés, multi-kollinearitás.
  2. Többváltozós lineáris kapcsolatok: lineáris regresszió korrelálatlan, azonos szórású hiba esetén; LS becslés, a becslés statisztikai tulajdonságai, általánosított Gauss-Markov tétel. Általánosított LS (GLS) becslés és speciális esetei: autokorrelált zaj, nem azonos szórású korrelálatlan zaj.
  3. Idősorok elemzése I.: stacionaritás fogalma, fehérzaj, lineáris szűrők, Wold tétel, AR folyamatok, MA folyamatok, ARMA folyamatok; stacionaritás és invertálhatóság ARMA folyamatokra; autokovariancia függvények meghatározása, Yule-Walker egyenletek.
  4. Idősorok elemzése II.: trend-stacionárius és differencia-stacionárius folyamatok; általános idősorok alapmodelljei, trend-illesztés módszerei, analitikus trendszámítás, szezonalitás szűrése.
  5. Idősorok elemzése III.: AR folyamat paramétereinek LS becslése, rekurzív becslés, ML-becslés. ARMA folyamatok identifikációja (ML-becslés), Ljung tétel. Előrejelzés AR, MA és ARMA esetben.