توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل پژوهش جامع درباره تخمین مدل‌های آماری و فرآیند استنتاج با بررسی مبانی نظری و کاربردهای عملی دارای ۲۵ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد فایل ورد کامل پژوهش جامع درباره تخمین مدل‌های آماری و فرآیند استنتاج با بررسی مبانی نظری و کاربردهای عملی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز فایل ورد کامل پژوهش جامع درباره تخمین مدل‌های آماری و فرآیند استنتاج با بررسی مبانی نظری و کاربردهای عملی۲ ارائه میگردد

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پژوهش جامع درباره تخمین مدل‌های آماری و فرآیند استنتاج با بررسی مبانی نظری و کاربردهای عملی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

---

بخشی از متن فایل ورد کامل پژوهش جامع درباره تخمین مدل‌های آماری و فرآیند استنتاج با بررسی مبانی نظری و کاربردهای عملی :

دانلود فایل ورد کامل پژوهش جامع درباره تخمین مدل‌های آماری و فرآیند استنتاج با بررسی مبانی نظری و کاربردهای عملی

تخمین مدل و استنتاج آماری

بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی

قبل از تخمین مدل، به بررسی ایستایی می پردازیم. می توان چنین تلقی نمود که هر سری زمانی توسط یک فرآیند تصادفی تولید شده است. داده های مربوط به این سری زمانی در واقع یک مصداق از فرآیند تصادفی زیر ساختی است. وجه تمایز بین (فرآیند تصادفی) و یک (مصداق) از آن، همانند تمایز بین جامعه و نمونه در داده های مقطعی است. درست همانطوری که اطلاعات مربوط به نمونه را برای استنباطی در مورد جامعه آماری مورد استفاده قرار می دهیم، در تحلیل سریهای زمانی از مصداق برای استنباطی در مورد فرآیند تصادفی زیر ساختی استفاده می کنیم. نوعی از فرآیندهای تصادفی که مورد توجه بسیار زیاد تحلیل گران سریهای زمانی قرار گرفته است فرآیندهای تصادفی ایستا می باشد.

برای تاکید بیشتر تعریف ایستایی، فرض کنید Y_t یک سری زمانی تصادفی با ویژگیهای زیر است:

(۱) میانگین

(۲) واریانس :

(۳) کوواریانس :

(۴) ضریب همبستگی :

که در آن میانگین ، واریانس کوواریانس (کوواریانس بین دو مقدار Y که K دوره با یکدیگر فاصله دارند، یعنی کوواریانس بین Y_t و Y_t-k) و ضریب همبستگی مقادیر ثابتی هستند که به زمان t بستگی ندارند.

اکنون تصور کنید مقاطع زمانی را عوض کنیم به این ترتیب که Y از Y_t به Y_t-k تغییر یابد. حال اگر میانگین، واریانس، کوواریانس و ضریب همبستگی Y تغییری نکرد، می توان گفت که متغیر سری زمانی ایستا است. بنابراین بطور خلاصه می توان چنین گفت که یک سری زمانی وقتی ساکن است که میانگین، واریانس، کوواریانس و در نتیجه ضریب همبستگی آن در طول زمان ثابت باقی بماند و مهم نباشد که در چه مقطعی از زمان این شاخص ها را محاسبه می کنیم. این شرایط تضمین می کند که رفتار یک سری زمانی، در هر مقطع متفاوتی از زمان، همانند می باشد.

آزمون ساکن بودن از طریق نمودار همبستگی و ریشه واحد

یک آزمون ساده برای ساکن بودن براساس تابع خود همبستگی (ACF) می باشد. (ACF) در وقفه k با نشان داده می شود و بصورت زیر تعریف می گردد.

از آنجاییکه کوواریانس و واریانس، هر دو با واحدهای یکسانی اندازه گیری می‌شوند، یک عدد بدون واحد یا خالص است. به مانند دیگر ضرایب همبستگی، بین (۱-) و (۱+) قرار دارد. اگر را در مقابل K (وقفه ها) رسم نماییم، نمودار بدست آمده، نمودار همبستگی جامعه نامیده می شود. از آنجایی که عملاً تنها یک تحقق واقعی (یعنی یک نمونه) از یک فرآیند تصادفی را داریم، بنابراین تنها می‌توانیم تابع خود همبستگی نمونه، را بدست آوریم. برای محاسبه این تابع می‌بایست ابتدا کوواریانس نمونه در وقفه K و سپس واریانس نمونه را محاسبه نماییم.

---

فایل ورد کامل پژوهش جامع درباره تخمین مدل‌های آماری و فرآیند استنتاج با بررسی مبانی نظری و کاربردهای عملی
فهرست مطالب:

بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی

ضریب همبستگی :

تغییرات ساختاری و آزمون ریشه واحد پرون

رگرسیون ساختگی

هم انباشتگی (هم جمعی)

– آزمون هم انباشتگی (هم جمعی)

– آزمون همگرایی جوهانسن مو جوسیلیوس

مروری بر الگوهای اقتصاد سنجی پولی

الگوهای کینزی

الف- نگرشی کوتاه بر مبنای نظری در الگوهای کینزی

ب- مروری بر الگوی FRB-MIT

---