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

Управление оборотными активами предприятия (на примере ЗАО Красноярский ДОК)
На современном этапе развития экономики, совершенствование механизма управления оборотными средствами предприятия является одним из главных факторов повышения экономической эфф ...

Технико-экономическое обоснование бизнес-плана
Основная цель создания производственного предприятия - это получение прибыли. Для функционирования и получения прибыли любого предприятия необходимо наличие совокупности матери ...

Кредитно-денежная политика Центрального Банка
Актуальность данной темы заключается в том, что в настоящее время деятельность ЦБ РФ приобретает огромное значение, поскольку от его эффективного функционирования и правильно ...