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

Малый бизнес необходимость и основные формы государственной поддержки
Малый бизнес в рыночной экономике - немаловажный сектор, который играет свою роль в определении темпов экономического роста, структуре и качестве валового национального продукт ...

Кафе быстрого обслуживания Подкрепись
Тема бизнес-планирования одинаково важна как для тех, кто только собирается создавать новое предприятие, так и для тех, кто уже не новичок в бизнесе, однако хочет расширить ег ...

Использование механизма государственно-частного партнерства
В настоящее время в рамках неустойчивой экономической ситуации в России и мире усиливается тенденция к активизации отношений государства и частного бизнеса в направлении решени ...