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 ...