Nenovērojamo komponenšu metodes pielietošana dažu Latvijas ekonomisko laikrindu prognozēšanā

Abstract

Darbā tiek apskatīti laikrindu modeļi, kuri tiek uzdoti stāvokļa telpas formā. Tiek aplūkota šo modeļu specifikācija un iespēja izdalīt atsevišķas laikrindu komponentes izmantojot Kalmana filtru. Darba praktiskajā daļa izmantojot stāvokļa telpas modeļus tiek aprēķinātas prognozēs NĪ cenu un Latvijas importa laikrindām. Darba praktiskais uzdevums ir veikts izmantojot statistiskās datorpaketes Eviews un SPPS

Atslēgas vārdi: Stāvokļa telpa modeļi, Kalmana filtrs, nenovērojamo komponenšu metode

One of alternative to Box-Jenkins ARIMA models is unobserved component model. In diploma work brief introduction in State space model and Kalman filter topics is given. Unobserved component models were applied to construct forecasts for Latvian residential property price and Latvian import volume time series. Forecasts and necessary calculations were performed in statistical packages Eviews and SPPS

Keywords: State space models, unobserved component, Kalman filter