Symulacyjne wyznaczenie optymalnej wielkości zaburzenia w analizie mnożnikowej

Tomasz Stryjewski, Marcin Błażejowski

DOI: http://dx.doi.org/10.12775/AUNC_ECON.2009.018

Abstrakt


W artykule podjęto próbę oceny różnych sposobów wyznaczania wielkości zaburzeń oraz jakości oszacowanego modelu w analizie mnożnikowej. Sprawdzono wpływ wielkości wprowadzanych zaburzeń na niezmienniczość ocen parametrów strukturalnych. Analizę przeprowadzono z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo.


Słowa kluczowe


analiza mnożnikowa; wielkość zaburzeń; DFFITS; Monte Carlo

Pełny tekst:

PDF

Bibliografia


Charemza W. W., Deadman D. F. (1997), Nowa ekonometria, PWE, Warszawa.

Davidson R., MacKinnon J. G. (2004), Econometric Theory and Methods, Oxford University Press, New York.

Dębski W. (1995), Przewidywanie i analizy symulacyjne w biznesie, First Business College, Łódź.

Dębski W., Łapińska-Sobczak N., Markowski K. (1993), Ekonometria, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

Gajda J. (2001), Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, C. H. Beck, Warszawa.

Howrey E. P., Klein L. R. (1972), Dynamic Properties of Nonlinear Econometric Models, „International Economic Review”, No. 3, 599–618.

Klein L. R. (1982), Wykłady z ekonometrii, PWE, Warszawa.

Kufel T. (2007), Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL, PWN, Warszawa.

Maddala G. S. (2006), Ekonometria, C. H. Beck, Warszawa.

Strzała K. (1994), Zastosowanie uogólnionych metod sterowania optymalnego do podejmowania decyzji gospodarczych, Wydawnictwo UG, Gdańsk.

Welfe A. (2003), Ekonometria, PWE, Warszawa.


##plugins.generic.alm.title##

##plugins.generic.alm.loading##

Metrics powered by PLOS ALM




ISSN 2080-0339 (print)
ISSN 2392-1269 (online)

Partnerzy platformy czasopism