Vektorinės autoregresijos (VAR) modelių taikymas ekonomikos procesams analizuoti
Nagrinėjamas bendras vidaus produktas (BVP) to meto kainomis, išmatuotas išlaidų ir pajamų metodais. Pagrindinis darbo tikslas - ekonominiams procesams analizuoti pritaikyti vektorinės autoregresijos (VAR) modelius. Siekiant efektyviai įvertinti VAR, tikrinami duomenų stacionarumas, sezoniškumas, nustatoma optimali lagų eilė atsižvelgiant į Akaike informacijos kriterijaus ir determinacijos koeficiento reikšmes bei atliekant lago ilgio kriterijaus testą. Dėl sezoniškumo nekoreguotiems nestacionariems duomenims įvertinami vektorinės autoregresijos (VAR) modeliai bei vektorinės autoregresijos su egzogeniniais kintamaisiais (VARX) modeliai. Įvertinti VARX modeliai taikomi ekonominių scenarijų kūrimui. BVP, išmatuotam išlaidų metodu, sukuriami scenarijai tokie, kaip naftos kainos mažinimas ir didinimas, euro revelvavimas, pinigų kiekio didinimas. BVP, išmatuotam pajamų metodu sukuriami šie scenarijai: BVP didinamas, vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis mažinamas ir didinamas, mažinami užimtieji ir samdomieji darbuotojai, sumažinami valdžios sektoriaus finansai (biudžeto pajamos). Dėl sezoniškumo nekoreguotiems duomenims įvertinami vektoriniai paklaidų korekcijos (VECM) modeliai. VAR modeliai įvertinami ir dėl sezoniškumo pakoreguotiems duomenims.Darbą sudaro: įvadas, teorinė dalis, praktinė dalis, išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis - 104 p. teksto be priedų, 37 iliustr., 51 lent., 4 bibliografiniai šaltiniai.
The gross domestic product (GDP) at current prices, measured by expenditure approach, was examined. The aim of this study is to adapt vector autoregression (VAR) models for the analysis of economic processes. In order to effectively evaluate the VAR, the optimal level of delays (lags) is determined according to the Akaike information criterion (AICC) and the coefficient of determination values and delays (lags) in the testing: Lag Length Criteria. Vector autoregression (VAR) models and Vector autoregression with exogenous variables (VARX) models are estimated for seasonal non-adjusted non-stationary data. Estimated VARX models are applied for the development of economic scenarios. Such scenarios such as the reduction and increase in oil prices, the revaluation of the euro, increase in money supply, increase in GDP are created for the gross domestic product (GDP) at current prices, measured by expenditure approach. Such scenarios such as an increase in GDP, reduction and increase of average monthly gross wages, reduction in employment, reduction of workforce, and reduction of government finances are created for the gross domestic product (GDP) at current prices, measured by income approach. Vector Error correction (VECM) models are estimated for seasonally adjusted data.Structure: introduction, theoretical part, practical part, conclusions and suggestions, references. Thesis consist of: 104 p. text without appendixes, 37 pictures, 51 tables, 4 bibliographical entries.