Читать «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» онлайн - страница 57

Владимир Георгиевич Брюков

Таким образом, величина стандартной ошибки функции импульсного ответа позволяет оценить, как модель ARMA реагирует на единовременное шоковое воздействие (однократное резкое изменение курса доллара). В таблице 5.3 также приводится величина стандартной ошибки функции накопленного импульсного ответа. Последнюю функцию можно интерпретировать и как ответ на очередной текущий импульс (шоковое воздействие), но при условии, что аналогичные шоковые воздействия происходят непрерывно в течение всего исследуемого времени, начиная с 1-го периода.

Важным свойством стационарных моделей является то обстоятельство, что у них уровень инновационной неопределенности, как и величина ответа на импульс, асимптотически — по мере нарастания выборки (количества периодов) — стремятся к нулю. Это свидетельствует об устойчивости стационарных процессов к единовременным шоковым воздействиям. Причем в случае анализа стационарного AR-процесса EViews дает внизу вывода итогов асимптотическую оценку как величины импульсного ответа, так и уровня инновационной неопределенности с указанием, что они равны нулю. Однако в табл. 5.3 этих оценок нет, поскольку исследуется нестационарный процесс, в котором обе эти величины постоянно нарастают, не имея при этом четко ограниченных пределов.

Как легко увидеть в табл. 5.3, в 1-м периоде величина инновационной неопределенности незначительна, а ошибка импульсного ответа равна стандартной ошибке уравнения регрессии. Во 2-м периоде инновационная неопределенность возрастает в силу воздействия внешнего шока, величина которого приравнивается к стандартной ошибке коэффициента регрессии независимой лаговой переменой USDOLLAR(-1). Далее в последующие периоды величина инновационной неопределенности (см. оба столбца Std. Err.) нарастает как в функции импульсного, так еще больше и в функции накопленного импульсного ответа. Так, уровень инновационной неопределенности в функции импульсного ответа увеличивается с 0,03962 в 1 — м периоде до 0,16794 в 25-м периоде; соответственно в функции накопленного импульсного ответа эти цифры выросли с 0,03962 в 1-м периоде до 3,28261 в 25-м периоде.

Если при тестировании AR-структуры нестационарного процесса увеличить количество исследуемых периодов, то в результате уровень инновационной неопределенности и величина стандартной ошибки импульсного ответа в нестационарной модели еще больше вырастут к концу последнего периода.

Так, если в диалоговом мини-окне ARMA DIAGNOSTIC VIEWS в опции PERIODS установить 50 периодов вместо используемых по умолчанию 24, то уровень инновационной неопределенности в функции импульсного ответа будет равен 0,27308, а в функции накопленного импульсного ответа — 8,65349. Соответственно при 100 периодах эти цифры в последнем периоде будут существенно выше и равны 0,56117 и 28,4379.

Шаг 3. Построение графика функций импульсного и накопленного импульсного ответа

При желании функции импульсного и накопленного импульсного ответа можно получить и в графическом виде. С этой целью в диалоговом мини-окне ARMA DIAGNOSTIC VIEWS необходимо выбрать опции IMPULSE RESPONSE и GRAPH. Если мы при этом оставим те же опции, что установили при выводе данных, размещенных в табл. 5.3, то тогда получим следующие графики роста величины импульсного и накопленного импульсного ответа (рис. 5.4). Помимо удобств, связанных с наглядностью, эти графики позволяют также увидеть нижние и верхние границы интервалов, в рамках которых рассчитанная в EViews величина импульсного и накопленного импульсного ответа может колебаться. В качестве доверительного интервала для оценки величины этих функций берется диапазон в размере двух стандартных отклонений.