Читать «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» онлайн - страница 40

Владимир Георгиевич Брюков

Однако прежде чем перейти к составлению интервальных прогнозов, нам необходимо, во-первых, проверить полученные остатки на стационарность, во-вторых, посмотреть, является ли распределение остатков нормальным.

В EViews проверить остатки на стационарность достаточно просто, для этого нужно только точно следовать алгоритму действий № 9.

Алгоритм действий № 9

Как в EViews проверить остатки на стационарность

Шаг 1. Установка необходимых опций

С этой целью нужно выбрать строку 2 WORKFILE (рабочий файл), а затем открыть файл RESID (остатки), который появляется в рабочем файле после того, как мы воспользовались опцией FORECAST (см. алгоритм действий № 8 «Как оценить точность статистической модели в EViews»).

Далее в файле RESID нам следует воспользоваться опцией UNIT ROOT TEST (тест на единичный корень), в результате чего появится (рис. 4.1) мини-окно UNIT ROOT TEST, в котором нам нужно выбрать следующие опции.

Шаг 2. Заполнение мини-окна UNIT ROOT TEST

Параметр TEST TYPE (тип теста) установим на опции AUGMENTED DICKEY — FULLER (расширенный тест Дикки — Фуллера), поскольку этот тест чаще всего используется на практике, так как он учитывает возможную автокорреляцию в остатках. Параметр TEST FOR UNIT ROOT IN (тест на единичный корень для…) следует установить на опции 1ST DIFFERENCE (первых разностей), так как при исследовании остатков на стационарность не используются их исходные уровни. Параметр INCLUDE IN TEST EQUATION (включить в тестовое уравнение) установим на опции NONE (не включать тренд или тренд и константу), поскольку в остатках отсутствует тренд и свободный член уравнения (константа). Параметр LAG LENGTH (длина лага) установим на опции AUTOMATIC SELECTION (автоматический выбор), что позволит EViews самостоятельно выбрать длину лага. Вполне естественно, что при необходимости длину лага можно задать самому.

Шаг 3. Интерпретация результатов теста

Теория тестирования стационарности временных рядов изложена ниже. А чтобы просто сделать вывод о стационарности временнoго ряда на основе расширенного теста Дикки — Фуллера, нужно знать следующее. После того как ранее мы заполнили мини-окно Unit Root test и щелкнули кнопку ОК, в результате у нас получилась табл. 4.4 с итогами теста. При этом главное внимание нужно обратить на верхнюю строчку теста, выделенную жирным шрифтом: Augmented Dickey — Fuller test statistic (статистика расширенного теста Дикки — Фуллера). Поскольку статистика теста Дикки — Фуллера в этом случае равна 11,05764, а ее значимость (Prob.) равна 0,0000, то нулевая гипотеза о том, что D(RESID) имеет единичный корень, отвергается. Следовательно, мы можем принять альтернативную гипотезу о стационарности полученных остатков.

При этом в табл. 4.4 даются критические значения теста (Test critical values), на основе которых о стационарности остатков можно судить с различным уровнем надежности. Так, в том случае, когда статистика расширенного теста Дикки — Фуллера меньше -2,576127, то вывод о стационарности остатков можно сделать с 99 %-ным уровнем надежности, а если меньше -1,942361, но больше -2,576127, то с 95 %-ным уровнем надежности. Если интересующая нас статистика меньше -1,615684, но больше -1,942361, то уровень надежности вывода о стационарности остатков снижается до 90 %.