Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1




НазваниеЛабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1
Дата конвертации02.04.2013
Размер54.24 Kb.
ТипЛабораторная работа
Лабораторная работа №3

Модели стационарных рядов ARMA и нестационарных ARIMA
Задание №1
Для TS рядов, по результатам ADF – теста, из Лабораторной работы №1 построить модели ARMA, если необходимо – исключить линейный тренд.

Для DS рядов, по результатам ADF – теста, из Лабораторной работы №1 построить модели ARIMA, если необходимо – исключить линейный тренд.

Переменная

ADF- тест




Спецификация

ADF-статистика

Критические значения

Результат

 

 

 

 




Инвестиции

C,0

-2.208503

-2.9378




 

 

 

 

I(0)

Индекс базисный

C,0

-2.208503

-2.9378




 

 

 

 

I(0)

Индекс цепной

С,0

-2.405235

-2.9591




 

 

 

 

I(0)

Индекс к
соответствующему
периоду
предыдущего года

С,0

-2.700168

-2.9527




 

 

 

 

I(0)

Индекс нарастающим итогом

С,0

-2.468408

-2.975




 

 

 

 

I(0)
















Ссылаясь на результаты применения теста ADF (5% Critical Value), определяем принадлежность временных рядов: все рассматриваемые временные ряды мы отнесем к классу стационарных, которые не имеют детерминированного тренда, т.е. к классу TS-рядов. Таким образом, построим для всех временных рядов модели ARMA.

Инвестиции (OTHER_INVESTMENT)
Исходный ряд имеет спецификацию: xt ~ I(0), С, т.е. является стационарным и содержит только константу.

В зависимости от порядка интегрированности k строим коррелограмму ряда (View/Correlogram). В нашем случае k=0, =>, строим коррелограм в уровнях (Level):




По поведению графиков автокорреляционной (Autocorrelation, ACF) и частной автокорреляциолнной (Partial Correlation, PACF) функций определяем порядок составляющих MA(q) и AR(p). По поведению графика Autocorrelation определяем порядок МА, т.е. производим выбор q. По поведению Partial Correlation определяем порядок AR, т.е. производим выбор p.

По поведению Partial Correlation определяем, что порядок AR равен 1. По поведению составляющей MA делаем вывод о наличии сезонной AR.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что не все переменные значимы (Prob.<0,05),то есть побробуем убрать из модели тренд.

Результат:


Проверим, является ли нормальным распределение остатков. Применим тест Бера–Жарка:



Распределение остатков является нормальным.

Базисный индекс.

Исходный ряд имеет спецификацию: xt ~ I(0), С, т.е. является стационарным и содержит только константу.

В зависимости от порядка интегрированности k строим коррелограм ряда (View/Correlogram). В нашем случае k=0, =>, строим коррелограм в уровнях (Level):



Далее аналогично инвестициям:



Убираем тренд:





Распределение является нормальным.

Индекс цепной





В данном случае наблюдается «белый шум» - т построить ARMA-модель нельзя.
Индекс нарастающим итогом




Построили модель.

Итак, делаем выводы, по всем индексам можно построить ARMA-модели, кроме цепного индекса, который является «белым шумом», соответственно общую модель построить так же нельзя.
По моделям из Задания №1 построить прогноз показателя на 2 года вперед и сравнить с прогнозом, построенным в Лабораторной работе № 2.
Из выше проделанной работы (см. Задание №1) мы пришли к выводу, что для всех временных рядов построить ARMA-модели нельзя.

Однако попробуем построить прогноз на два года вперед по модели «Инвестиции»






Таким образом, получаем результат:

Год

Прогноз Лаб. работы №2

Прогноз ARМА-модели

2007:2

191.8631

150.1221

2007:3

196.1961

150.3252

2007:4

200.5271

150.5086

2008:1

204.8591

150.6744

2008:2

209.1911

150.8241

2008:3

213.5232

150.9594

2008:4

217.8552

151.0816

2009:1

222.1872

151.1920

Похожие:

Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1 iconЛабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima
...
Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1 iconОтчет по лабораторной работе №3 «Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima» Выполнила Рагель Ирина Ивановна
Отчет по лабораторной работе №3 «Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima»
Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1 iconОтчет по лабораторной работе №3 «Модели стационарных рядов arma, и нестационарных arima» Выполнил студент 4 курса фмо отделения мэ шкодов Артем Васильевич
...
Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1 iconОтчет по лабораторной работе №3 «Модели стационарных рядов arma, и нестационарных arima» Выполнил студент 4 курса фмо отделения мэ дульцев Игорь Иванович
...
Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1 iconОтчет по лабораторной работе №3 «Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima»

Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1 iconЛабораторная работа №4 Динамические модели Задание Оценить для двух рядов восемь типов моделей: статическая регрессия; процесс авторегрессии; модель опережающего показателя
Привести статистические характеристики по каждой модели и дать оценку адекватности модели
Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1 iconЛабораторная работа №7. Прогнозирование и планирование временных рядов
Задание По данным о средних доходах на конечное по­требление за десять лет, которые представлены в табл. 1, оцените наличие тренда...
Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1 iconЛабораторная работа №4 Динамические модели
Привести статистические характеристики по каждой модели и дать оценку адекватности модели
Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1 iconЛабораторная работа №5. Анализ рядов динамики цель и задачи исследования изучение и приобретение навыков использования методов анализа рядов динамики. Основы теории
Показатели, характеризующие динамический ряд, определяются сравнением двух различных уровней ряда. Уровень, который сравнивается,...
Лабораторная работа №3 Модели стационарных рядов arma и нестационарных arima задание №1 iconЛабораторная работа 3 ряды динамики цель работы Изучение методов проверки временного ряда на наличие тренда. Изучение методов сглаживания временных рядов Теоретическая часть
Целью анализа временных рядов является выделение тенденций их изменения за рассматриваемый период. Краткосрочные тенденции часто...
Разместите кнопку на своём сайте:
kurs.znate.ru


База данных защищена авторским правом ©kurs.znate.ru 2012
обратиться к администрации
kurs.znate.ru
Главная страница