Моделирование тенденции временного ряда акции IBM при наличии структурных изменений
Рисунок 2.14 - График АКФ и ЧАКФ продифференцированного ряда остатков
Построение моделей производим в программе Statistica 6.0, в результате после исключения незначимых коэффициентов получены следующие уравнения:
Остатки моделей удовлетворяют всем предпосылкам Гаусса-Маркова. Сравнивая модели по информационному критерию Акаики
и Шварца
можно сделать вывод о том, что наилучшей для остатков является модель (2.23). Объединив модель (2.20) и (2.23) получим следующее уравнение:
Оценим коэффициент детерминации и значение F-критерия Фишера (1.11) для данной модели ,
, что больше табличного значения
, следовательно, модель на 98.3% точно описывает исходные данные ряда и всего 1.7% приходится на ошибку. Построенная модель является адекватной.
Подводя итоги, общий вид исправленной кусочно-непрерывной модели можно записать в виде системы двух равенств:
Прогнозирование курса акции aapl на основе адаптивных моделей
Еще статьи по экономике
Макроэкономический анализ и прогноз функционирования экономики
макроэкономический совокупный спрос мультипликатор
Макроэконо́мика (от греч.
μακρός - длинный, большой, οκος
- дом и ν ...
Теоретические основы анализа и оценки качества и конкурентоспособности продукции ОАО Продтовары
Экономический анализ хозяйственной деятельности
является научной базой принятия управленческих решений в бизнесе. Для их
обоснования необходимо выявлять и прогнозировать сущест ...
Моделирование курса акций AAPL и IBM
В каждой сфере экономики встречаются явления и процессы,
которые интересно и важно изучать в их развитии (например, цены, курсы валют,
режим протекания производственного процес ...