Читать «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» онлайн - страница 37

3. Что означают англоязычные аббревиатуры AR и ARMA? Чем отличается модель AR от модели ARMA? Какие переменные входят в модель ARMA(2; 1)?

4. Для чего необходима коррелограмма? В чем отличие автокорреляции от частной автокорреляционной функции? Что измеряет коэффициент автокорреляции уровней 1-го порядка?

5. Как производится идентификации моделей AR(p) и ARMA(p, q) с помощью коррелограммы? Как при этом используются автокорреляция и частная автокорреляция?

6. Почему критерий Дарбина — Уотсона нельзя использовать для тестирования уравнений авторегресии на наличие автокорреляции в остатках? Какой тест на наличие автокорелляции в остатках в уравнениях авторегрессии используется в EViews? Какой лаг нужно задать в этом тесте при тестировании уравнения авторегрессии 2-го порядка?

7. Как находится квадратный корень средней ошибки предсказания? Почему для нахождения средней ошибки приходится использовать их модульные значения? Как находится средняя ошибка по модулю (%)? Для чего используется коэффициент неравенства Тейла? Какое значение коэффициента неравенства Тейла считается идеальным для статистической модели?

Глава 4

Подбор адекватного уравнения авторегрессии и составление точечных и интервальных прогнозов по курсу доллара

4.1. Повышение статистической значимости коэффициентов в уравнении авторегрессии

Одним из способов повышения точности статистической модели является увеличение количества переменных, включаемых в уравнение регрессии. Однако в табл. 3.1 «Коррелограмма исходных уровней временного ряда USDollar с величиной лага от 1 до 36» хорошо видно, что коэффициент частной автокорреляции уже на лаге в три месяца становится близким к нулю. Отсюда следует вывод, что нет никакого смысла добавлять в уравнение авторегрессии 2-го порядка AR(2) со свободным членом факторную лаговую переменную с лагом в три месяца и более.

Вместе с тем вывод итогов как в Excel, так и в EViews для этого уравнения свидетельствует, что величина P-значений включенных в него коэффициентов далеко не одинакова (см. табл. 3.2 и 3.3). Так, Р-значения для коэффициентов регрессии факторных переменных USDollar(-l) и USDollar(-2) практически равны нулю, что свидетельствует об их статистической значимости с 99 %-ным уровнем надежности. А вот Р-значение для коэффициента свободного члена (константы) этого уравнения регрессии равно 0,037226, что свидетельствует о его статистической значимости лишь с 95 %-ным уровнем надежности (точнее сказать, с 96,28 %-ным уровнем надежности: 100 %-3,72 %).

Следовательно, чтобы повысить точность наших прогнозов, мы попробуем решить уравнение регрессии, исключив из формулы (3.14) статистически менее значимый свободный член. С этой целью необходимо воспользоваться алгоритмом действий № 6 «Как решить уравнение регрессии в EViews» (см. главу 3), но при выборе параметров оцениваемой статистической модели (см. шаг 3 этого алгоритма) мини-окно EQUATION SPECIFICATION нужно заполнить следующим образом:

USDollar USDollar(-l) USDollar(-2). (4.1)