An econometric approach to robust identification for models of inverse dynamic problem

Filchenko, Dmytro / D. (2007): An econometric approach to robust identification for models of inverse dynamic problem. Published in: Bulletin of Sumy State University. Technical Sciences No. 4 (2007): pp. 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.

• Item Type: MPRA Paper
• Language: English
• Keywords: identification; inverse dynamic problem, robust estimation
• Subjects: C - Mathematical and Quantitative Methods > C0 - General > C02 - Mathematical Methods

References

1. Болтянский В.Г. Математические методы оптиального управления. – М.: Наука, 1969. – 408 с. 2. Feldbaum A.A. Optimal control systems. – New York: Academic Press Inc., 1965. – 296 p. 3. Красовский Н.Н. Управление динамической системой. – М.: Наука, 1985. – 518 с. 4. Osipov Yu. S., Kryazhimskii A.V. Inverse problem of ordinary differential equations: dynamical solutions. – London: Gordon and Beach, 1995. – 220 p. 5. Назаренко О.М. Динамічне моделювання інвестиційного розвитку та оптимальної макроекономічної інвестиційної політики // Механизм регулирования экономики. –Сумы: ИТД «Университетская книга», –2006. – №4. – С. 51-60. 6. Obstfeld M., Rogoff K. Foundations of international macroeconomics. – The MIT press, 1996. – 785 p. 7. Шевчук В.О. Міжнародна економіка: теорія і практика. – Львів: Каменяр, 2003. – 560 c. 8. Greene W.H. Econometric analysis. Fifth Edition. — New Jersey: Prentice Hall Upper Saddle River, 2003. — 802 p. 9. Wooldridge J. Introductory Econometrics: A Modern Approach. — New York: Southwestern Publishers, 2000. — 805 p. 10. Назаренко О. М. Основи економетрики: Підручник. – Київ: „Центр навчальної літератури”, 2004. – 392 c. 11. Denmark Statistics: http://www.dst.dk. 12. OECD, Statistic database: http://www.oecd.org.