Nenovērojamo komponenšu metodes pielietošana dažu Latvijas ekonomisko laikrindu prognozēšanā
Loading...
Date
Authors
Advisor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Latvijas Universitāte
Language
N/A
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
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