Читать «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» онлайн - страница 81
Владимир Георгиевич Брюков
Однако попробуем обойтись меньшим числом параметров, а потому сначала будем использовать авторегрессионную модель AR(1) согласно формуле (6.1). После того как в эту формулу вместо
log(USDollar) =
Однако для ввода в EViews следует использовать эту формулу в понятном для программы виде:
log(USDollar) log(USDollar(-l)) с. (6.4)
При этом целесообразно использовать для создания переменных файл USDollar, т. е. файл с исходным временным рядом (с данными за период с июня 1992 г. по июнь 2010 г.), поскольку в этом случае мы сможем получить в EViews прогноз в исходном, а не в логарифмическом виде (рис. 6.4).
Таким образом, мы получили следующий вывод данных по итогам решения уравнения авторегрессии log(USDollar) =
log(USDollar) = 0,103059 + 0,969092 × log(USDollar(-l)). (6.5)
Однако интерпретация формулы (6.5) не столь очевидна, поскольку она относится к логарифмическому ряду, поэтому с помощью потенцирования этой формулы можно перейти от логарифмов к исходному временному ряду. Поскольку в EViews при логарифмировании исходного временн
EXP(log(USDollar)) = EXP (0,103059) + (EXP 0,969092 × log(USDollar(-l))). (6.6)
В частности, новое значение свободного члена (константы) в формуле (6.6) легко найти в Excel с помощью функции ЕХР(0,103059) = 1,1085568. В результате исходная линейная функция с константой 6.5, решенная относительно логарифмического временн
USDollar = 1,1085568 × USDollar(-l)^0,969092. (6.7)
При этом интерпретация формулы (6.7) будет следующей: рост на 1 % курса доллара в текущем месяце в среднем способствовал повышению курса доллара в прогнозируемом месяце на 0,969 % при исходном уровне курса доллара, равном 1,1086 рублей.
Проверим полученную статистическую модель на наличие автокорреляции в остатках. Для проверки будем использовать алгоритм действий № 7 «Как выполняется