?
COVID-19: Tail risk and predictive regressions
Plos One. 2022. Vol. 17. No. 12. P. e0275516–0.
Ibragimov R., Distaso W., Skrobotov A., Semenov A.
Язык:
английский
Ключевые слова: Time series analysis
Скроботов А. А., Dependence Modeling 2023 Vol. 11 No. 1 Article 20220152
Добавлено: 16 ноября 2024 г.
Skrobotov A., Скроботов А. А., Communications in Statistics-Theory and Method 2022 Vol. 52 No. 17 P. 5952–5965
Добавлено: 16 ноября 2024 г.
Kurozumi E., Скроботов А. А., Journal of Time Series Analysis 2023 Vol. 44 No. 4 P. 359–373
In this study, we extend the three-regime bubble model of Pang et al. (2021, Journal of Econometrics, 221(1):227–311) to allow the forth regime followed by the unit root process after recovery. We provide the asymptotic and finite sample justification of the consistency of the collapse date estimator in the two-regime AR(1) model. The consistency allows us to ...
Добавлено: 16 ноября 2024 г.
Kurozumi E., Скроботов А. А., Tsarev A., Journal of Financial Econometrics 2023 Vol. 21 No. 4 P. 1282–1307
This paper is devoted to testing for bubbles under time-varying non-stationary volatility. Because the limiting distribution of the seminal Phillips, Wu, and Yu (2011) test depends on the variance function and usually requires a bootstrap implementation under heteroskedasticity, we construct the test based on a deformation of the time domain. The proposed test is asymptotically pivotal under ...
Добавлено: 16 ноября 2024 г.
Skrobotov A., Скроботов А. А., Economics Letters 2022 Vol. 212 P. 110276–0
Добавлено: 16 ноября 2024 г.
Shabanov N., Sergey A. Bartalev, Kobayashi H. и др., IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023 Vol. 61 Article 4405717
Добавлено: 5 июля 2023 г.
Dyatchkova N., Гришунин С. В., Карминский А. М., , in: 6th International Conference on Information Technology and Quantitative ManagementIssue 139: 6th International Conference on Information Technology and Quantitative Management.: United States of America: Editions Elsevier, 2018. P. 17–24.
Добавлено: 15 ноября 2019 г.
Архипов Р. Ю., Катышев П. К., Прикладная эконометрика 2016 Т. 44 С. 38–49
Исследуется проблема коинтеграции некоторых макропоказателей российской экономики (ВВП, денежная масса М2, расходы консолидированного бюджета, реальный эффективный обменный курс) и производства электроэнергии. Предполагается, что на рассматриваемом интервале времени (1999–2015 гг.) возможен эндогенный структурный сдвиг, в результате которого может измениться коинтеграционное соотношение. Установлено наличие коинтеграции рассматриваемых временных рядов и получена оценка момента структурного изменения. ...
Добавлено: 22 октября 2018 г.
Станкевич И. П., Труды Института системного анализа Российской академии наук 2018 Т. 68 № 2 С. 55–58
В работе рассматривается вопрос о необходимости сезонной корректировки данных для использования в динамических моделях. Показывается, что сезонная корректировка может оказывать значительное влияние на свойства временного ряда с точки зрения тестов на единичные корни и совокупности рядов с точки зрения тестов на коинтеграцию. Это влияние зависит от типа выбранной процедуры сезонной корректировки и конкретного теста. При ...
Добавлено: 22 октября 2018 г.
Method of calculating Lyapunov exponents for time series using artificial neural networks committees
Dmitrieva L., Сметанин Н. М., Kuperin Y. и др., Days on Diffraction (DD) 2016 P. 127–132
The aim of this work is to develop a method for calculating all Lyapunov exponents from time series with high accuracy. To achieve this goal we propose a new method for determining the local and global Lyapunov exponents for a given time series. A special feature of the proposed method is the use of neural ...
Добавлено: 23 августа 2017 г.
Родионова Л. А., Копнова Е. Д., / Series WP BRP "Basic research program". 2017. No. 166/EC/2017.
Данная статья исследует проблемы продовольственной безопасности как основы устойчивого экономического развития на примере Северной Африки. Был проведен статистический анализ экономических и финансовых детерминант продовольственной безопасности с использованием моделей коинтеграции и данныхофициальной международной статистики Продовольственной и сельскохозяйственной организации (ФАО) и Всемирного банка на период 1991-2014 гг. Согласно результатам, рост численности населения и интенсификация сельскохозяйственного производства, развитие ...
Добавлено: 3 июля 2017 г.
В настоящем учебнике «Эконометрика» рассматривается как дисциплина, объединяющая совокупность результатов, методов и приемов экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария для количественного выражения качественных закономерностей. Курс эконометрики призван научить различным способам выражения связей и закономерностей через эконометрические модели, основанные на данных статистических наблюдений. Эконометрический подход предусматривает анализ соответствия выбранной модели изучаемому объекту, рассмотрению причин, приводящих ...
Добавлено: 10 марта 2017 г.
Копнова Е. Д., Родионова Л. А., Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право 2016 Т. 16 № 3 С. 306–315
Введение. В статье были рассмотрены возможности применения ARIMA-моделирования к анализу и прогнозированию временных рядов демографических показателей. Зарубежные исследования показали, что наряду с традиционными демографическими методами ARIMA-модели дают хорошие результаты при прогнозировании таких показателей, как численность населения, уровень рождаемости и смертности, продолжительность жизни населения. Методика исследования. В работе использовалась методология Бокса-Дженкинса анализа и прогнозирования временных рядов, ...
Добавлено: 15 ноября 2016 г.
Springer, 2014.
To large organizations, business intelligence (BI) promises the capability of collecting and analyzing internal and external data to generate knowledge and value, thus providing decision support at the strategic, tactical, and operational levels. BI is now impacted by the “Big Data” phenomena and the evolution of society and users. In particular, BI applications must cope ...
Добавлено: 17 октября 2014 г.
Пильник Н. П., Поспелов И. Г., Станкевич И. П., Экономический журнал Высшей школы экономики 2015 Т. 19 № 2 С. 249–270
В работе рассматривается методика сглаживания сезонности, инвариантная к операции дефлирования. Показывается, что неучёт его может привести к серьёзным смещениям в получаемых данных, что может негативно сказаться на качестве и достоверности полученных результатов. Рассматриваются существующие методики сглаживания, демонстрируется, что они не удовлетворяют этому требованию, и рассматривается альтернативная методика, удовлетворяющая ему по построению. Проводится проверка работоспособности данного ...
Добавлено: 31 октября 2013 г.