Читать «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» онлайн - страница 79

1. Построение коррелограммы в EViews с целью определения параметров р и q в модели ARMA(p, q). Коррелограмма поможет нам определить лаговые переменные в уравнении авторегрессии (см. алгоритм действий № 5 «Как построить коррелограмму в EViews»).

2. Решение уравнения регрессии и проверка значимости всех его параметров. Этот вопрос можно считать самым важным из всего нашего перечня (см. алгоритм действий № 3 «Как решить уравнение регрессии в Excel», алгоритм действий № 4 «Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его коэффициентов» и алгоритм действий № 6 «Как решить уравнение регрессии в EViews»).

3. Тестирование AR- или ARMA-структуры уравнения на стационарность (см. алгоритм действий № 13 «Тестирование на стационарность AR-структуры уравнения USDOLLAR = а × USDOLLAR(-1) + b × USDOLLAR(-2) путем нахождения корней характеристического уравнения»). Тестирование исходного (а при необходимости и логарифмического) временного ряда на стационарность (см. алгоритм действий № 21 «Как провести тест на стационарность исходного уровня временно го ряда»),

4. Тестирование AR- или ARMA-структуры уравнения на импульсный ответ (см. алгоритм действий № 14 «Тестирование на импульсный ответ AR-структуры нестационарного процесса, описываемого уравнением USDOLLAR = а × USDOLLAR(-1) + b × USDOLLAR(-2)»).

5. Проверка остатков, полученных в результате решения уравнения регрессии, на наличие в них автокорреляции (см. алгоритм действий № 7 «Как выполняется LM-тест Бройша — Годфри в EViews»).

6. Проверка остатков на стационарность (см. алгоритм действий № 9 «Как в EViews проверить остатки на стационарность»),

7. Проведение анализа стандартных или стьюдентизированных остатков на наличие выбросов (в первую очередь тех, которые влияют на текущий прогноз), теста Чоу на точность прогноза (см. алгоритм действий № 17 «Диагностика в EViews влияния стьюдентизированных остатков на уравнение регрессии для прогностической модели USDOLLAR = а × USDOLLAR(-1) + b × USDOLLAR(-2)» и алгоритм действий № 19 «Методика проведения теста Чоу на точность прогноза для прогностической модели USDOLLAR = а × USDOLLAR(-1) + b × USDOLLAR(-2)»).

8. Если мы получили стационарные остатки и автокорреляция в остатках не выявлена (в противном случае над уравнением регрессии придется снова поработать), то следующим нашим шагом будет оценка точности полученного уравнения регрессии (см. алгоритм действий № 8 «Как оценить точность статистической модели в EViews»).

9. Если точность прогностической модели нас устроила (см. алгоритм действий № 11 «Как в EViews построить точечный прогноз»), то в этом случае мы проверяем остатки на нормальное распределение. А затем строим интервальные прогнозы (см. алгоритм действий № 12 «Как в EViews построить интервальные прогнозы»), проверяя уровень их надежности на соответствие нормальному распределению, на основе которого строятся доверительные интервалы.

10. Чтобы использовать прогнозы стационарной статистической модели в качестве инструмента торговой системы, необходимо на основе этой модели составить прогнозы по рекомендуемым курсам покупки и продажи валюты с односторонним ограничением риска на уровне 60–90 % надежности. При этом прогнозы по рекомендуемым курсам покупки и продажи валюты могут использоваться в качестве стоп-заявок (подробнее об этом читатель узнает в главе 7).