Читать «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» онлайн - страница 84
Владимир Георгиевич Брюков
Кроме того, в табл. 6.9 хорошо видно, что по мере увеличения количества исследуемых периодов величина стандартного отклонения у накопленного импульсного ответа (см. раздел таблицы
В целях экономии места в табл. 6.9 приведена лишь часть данных. Однако эта информация в наглядном виде представлена на рис. 6.6, который полностью подтверждает наши выводы. Кроме того, на рисунке точечными линиями с двух сторон обозначены доверительные интервалы, показывающие возможную погрешность в оценке величины импульсного и накопленного импульсного ответов.
Алгоритм действий № 23
Как сравнить коррелограмму остатков стационарной модели с ее теоретическим аналогом
Насколько хорошо построена стационарная модель, можно судить по оценке соответствия фактических значений коррелограммы остатков их теоретическим значениям. С этой целью воспользуемся опциями VIEW/ARMA STRUCTURE (посмотреть/структура модели ARMA). В результате на экране появится диалоговое мини-окно ARMA DIAGNOSTIC VIEWS (посмотреть диагностику модели ARMA), в которой нужно выбрать параметр CORRELOGRAM (рис. 6.7). Причем если нам нужна коррелограмма в табличной форме, то в опции DISPLAY мы выбираем надпись TABLE, а если в виде графика, то следует выбрать надпись GRAPH. При этом по умолчанию составляется коррелограмма для 24 лагов, но при необходимости пользователь может выбрать и иное количество лагов.
В таблице 6.10 представлены как фактические, так и теоретические значения коррелограммы остатков, полученных после решения уравнения регрессии log(USDollar) =
Важной особенностью коррелограммы остатков, полученных по стационарным моделям, является то, что с увеличением величины лага значения автокорреляционной функции медленно, но с завидным постоянством убывают к нулю, в то время как частная автокорреляционная функция начинает колебаться около нуля уже со второго лага, при этом то немного вырастая, то убывая.