Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1212
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title An Econometric Approach to Robust Identification for Models of Inverse Dynamic Problem
Other Titles Економічний підхід до ідентифікації моделей обернених задач динаміки
Authors Filchenko, Dmytro Viktorovych
ORCID
Keywords dynamic
динаміка
динамика
econometric difference
економетричний аналіз
економетрический анализ
Type Article
Date of Issue 2007
URI http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1212
Publisher Publisher SSU
License
Citation Filchenko D.V. An Econometric Approach to Robust Identification for Models of Inverse Dynamic Problem / D.V. Filchenko // Вісник Сумського державного університету. Серія Технічні науки. — 2007. — №4. — С.87-93.
Abstract A new computational approach to identification for models of inverse dynamic problem has been proposed. It is based on robust econometric difference and integral identification algorithms. Their approbation is made on real statistical data for n-industrial open macroeconomic system. All models and sub-models have been tested for adequacy and correspondence with reality. // Укр. версія: Стаття присвячена проблемі ідентифікації моделей оберненої задачі динаміки. Запропонований новий підхід, що базується на економетричному аналізі і є робастним методом для практичного застосування. Особлива увага зосереджена на порівняльному аналізі двох алгоритмів: за різницевою та інтегральною схемами. Також описано приклад їх можливого застосування в макроекономічному моделюванні. Всі моделі апробовані на реальних статистичних даних та перевірені на адекватність. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1212
Appears in Collections: Вісник Сумського державного університету. Технічні науки (2007-2014)

Views

Australia Australia
1
China China
-818412871
Czechia Czechia
206370438
Côte d’Ivoire Côte d’Ivoire
1
EU EU
2
France France
351028
Germany Germany
176928
Greece Greece
22971197
Iran Iran
2
Ireland Ireland
109884
Kazakhstan Kazakhstan
1
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
351016
Russia Russia
11485607
Singapore Singapore
-818412872
Sweden Sweden
1
Turkey Turkey
2
Ukraine Ukraine
1006522998
United Kingdom United Kingdom
379181469
United States United States
341572168
Unknown Country Unknown Country
1536402467
Vietnam Vietnam
22971193

Downloads

China China
1536402467
Germany Germany
475
Ireland Ireland
1
Lithuania Lithuania
1
Russia Russia
1
Ukraine Ukraine
303272157
United Kingdom United Kingdom
822542750
United States United States
341572169
Unknown Country Unknown Country
1536402468
Vietnam Vietnam
1

Files

File Size Format Downloads
8B8FF687d01.pdf 174,67 kB Adobe PDF 245225194

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.