Вопрос № 579591 - Эконометрика
Текущее значение экономического процесса 
предопределено его предысторией. Пусть 
- ошибка модели в момент t, f - аналитическая функция. Тогда модель для указанного допущения имеет следующий вид …
предопределено его предысторией. Пусть - ошибка модели в момент t, f - аналитическая функция. Тогда модель для указанного допущения имеет следующий вид … 
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 10 Ноябрь 2020 в 19:44
Похожие вопросы
Текущее значение экономического процесса 
предопределено его предысторией. Пусть 
- ошибка модели в момент t, f - аналитическая функция. Тогда модель для указанного допущения имеет следующий вид …
предопределено его предысторией. Пусть - ошибка модели в момент t, f - аналитическая функция. Тогда модель для указанного допущения имеет следующий вид … 
Пусть 
, где y – фактическое значение зависимой переменной, 
- теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), 
– ошибка модели (факторы, неучтенные явно в модели). Тогда значение 
характеризует дисперсию …
, где y – фактическое значение зависимой переменной, - теоретическое , рассчитанное по уравнению значение зависимой переменной (объясненное уравнением регрессии), – ошибка модели (факторы, неучтенные явно в модели). Тогда значение характеризует дисперсию …
фактических значений зависимой переменной
фактических значений независимой переменной
зависимой переменной, объясненную уравнением регрессии
неучтенных явно в модели факторов
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Стационарный процесс 
-го порядка для всех временных отрезков характеризуется постоянными значениями статистических моментов
-го порядка для всех временных отрезков характеризуется постоянными значениями статистических моментов
порядка 
и выше
и выше
порядка 
и ниже
и ниже
порядка 
и выше
и выше
порядка 
и ниже
и ниже
Закон изменения нестационарного временного ряда 
близок к линейному. Этот ряд приводится к стационарному процессу 
с помощью
близок к линейному. Этот ряд приводится к стационарному процессу с помощью
расчёта темпов прироста
расчёта вторых разностей
логарифмирования цепных индексов
расчёта первых разностей
Закон изменения нестационарного временного ряда 
близок к квадратичному. Этот ряд приводится к стационарному процессу 
с помощью
близок к квадратичному. Этот ряд приводится к стационарному процессу с помощью
логарифмирования цепных индексов
расчёта темпов прироста
расчёта первых разностей
расчёта вторых разностей
Закон изменения нестационарного временного ряда 
близок к экспоненциальному. Этот ряд приводится к стационарному процессу 
с помощью
близок к экспоненциальному. Этот ряд приводится к стационарному процессу с помощью
расчёта темпов прироста
расчёта первых разностей
расчёта вторых разностей
логарифмирования цепных индексов