Типи моделей динаміці, широко вживані в эконометриї.
Три основні класи:
1) Модели тимчасових рядів.
З них виділяють моделі тренду:
y(t)=T(t)+Et,
де Т(t) - тимчасовий тренд заданого вигляду, наприклад лінійний:
Т(t) = a + в*t,
Еt- випадкові (стохастичні) компоненти.
Сезонності:
y(t)=S(t)+Et,
де S(t) - періодична (сезонна) компонент.
Моделі тренду і сезонності:
у(t)=T(t)+S(t)+Et - аддитивна.
у(t)=T(t)*S(t)+Et - мультиплікативна.
До моделей тимчасових рядів відносяться безліч складніших моделей:
- моделі аддитивного прогнозу;
- моделі авторегресії і ковзаючої середньої (ARIMA) і ін.
Загальне: пояснює поведінку тимчасового ряду, виходячи лише з його попередніх значень.
Вживання: прогнозування об'єму продажів авіаквитків, попиту на морозиво, короткострокового прогнозу процентних ставок та ін.
2). Регресійні моделі з одним рівнем:
Залежна (з'ясовна) змінна у представляється у вигляді функції:
f(x )=f(x1,.,xk, 1,., p),
де х1,.,хк - незалежні (що пояснює) змінні, чинникі-аргументи,
1,., p-параметри.
Діляться на лінійних і нелінійних.
Наприклад, досліджувати попит на морозиво як функцію від часу доби, температури повітря, середнього рівня доходів, або залежності заробітної плати від віку, рівня освіти, статі, стажу роботи і так далі.
Сфера застосування таких моделей значно ширша, ніж моделей тимчасових рядів.
Проблема: оцінювання, верифікації, відбору значущих параметрів – основна в эконометрии.