Ciklično nihanje ekonomskih serij in sodobne medote ocene spektra 1 /
Za mnoge ekonomske serije je značilno ciklično nihanje. Njihove lastnosti dobro opredeljuje avtokorelacijska funkcija, katere diskretna Fourierova transformacija omogoča izračunati frekvenčni spekter izbrane serije. Ta transformacija pa vedno ne vodi do najboljše ocene spektra. Zato predstavljamov p...
Shranjeno v:
| Glavni avtor: | |
|---|---|
| Format: | Book Chapter |
| Jezik: | Slovenian |
| Teme: | |
| Sorodne knjige/članki: | Vsebovano v:
Naše gospodarstvo |
| Oznake: |
Označite
Brez oznak, prvi označite!
|
| Izvleček: | Za mnoge ekonomske serije je značilno ciklično nihanje. Njihove lastnosti dobro opredeljuje avtokorelacijska funkcija, katere diskretna Fourierova transformacija omogoča izračunati frekvenčni spekter izbrane serije. Ta transformacija pa vedno ne vodi do najboljše ocene spektra. Zato predstavljamov prispevku sodobne metode, kot so parametrične metode in postopki na osnovi lastnih vektorjev kovariančne matrike signala. Izbrali smo tri najbolj reprezentativne predstavnike sodobnih metod: metodo Burg, Yule-Walker in MUSIC. V sklepnem delu prispevka so predstavljeni rezultati simulacij frekvenčne analize signala z omenjenimi metodami, kjer so razvidne nekatere razlike med njimi. Many economic time-series have cyclical component. The autocorrelation is the appropriate statistical average for characterizing such time-series, and its discrete Fourier transform (DFT) yields the power density spectrum. But the DFT is not always the best method for spectral estimation. Therefore the paper covers modern parametric methods and eigenanalysis algorithms. We selected three most representative methods: Burg, Yule-Walker and MUSIC method. |
|---|---|
| Fizični opis: | str. 334-344. |
| Bibliografija: | Bibliografija: str. 343-344. |
| ISSN: | 0547-3101 |