Построение модели ARMA (p,q)
Построив для наглядности в приложении Statistica 6.0 графики АКФ и ЧАКФ (рисунок 3.1) получили, что АКФ убывает, а ЧАКФ имеет резко выделяющееся значения на 1-м лаге. ЧАКФ подтверждает, что значения АКФ. начиная со второго лага, обусловлены корреляцией на 1-м лаге.
Рисунок 3.1 - АКФ и ЧАКФ для курса AAPL
Согласно свойствам АКФ и ЧАКФ можно предположить [4], что курс акции AAPL описывается моделью ARMA (1,0). Будем строить данную модель в виде:
По выборочным данным в приложении Statistica 6.0 получены оценки коэффициентов модели. Аналитический вид может быть представлен следующим уравнением:
Несмотря на то, что по критерию Стьюдента на 5% -ом уровне значимости свободный член оказался незначим: , но из экономических соображений его не будем удалять из уравнения модели.
По критерию Фишера уравнение регрессии значимо, поскольку
.
Коэффициент детерминации , что говорит об очень хорошем качестве построенной модели. На 98.7% модель ARMA (1,0) аппроксимирует исходные данные временного ряда, остальное приходится на ошибку.
На рисунке 3.2 приведем график остатков модели (3.2).
Рисунок 3.2 - График остатков модели (3.2)
Визуальный анализ дает возможность предположить, что ряд остатков является стационарным, поскольку в нем отсутствует определенная направленность. Проверим, выполняются ли для остатков условия Гаусса-Маркова.
. С учетом погрешности в вычислениях математическое ожидание остатков имеет значение .
. Стандартная ошибка регрессии . Несколько значений остатков лежат вне интервала и являются своего рода выбросами, резко выделяющимися на фоне общей картины остатков, что, возможно, вызвано неточностью в вычислениях. Поэтому отклонить или принять гипотезу о нормальном распределении остатков затруднительно. Применяя статистику Жака-Бера, предварительно вычислив коэффициенты асимметрии и эксцесса, установили, что гипотеза о нормальном распределении остатков отклоняется, поскольку значение статистики , что гораздо больше квантили распределения равной 5.991.
. Для проверки остатков на случайность используем критерий "поворотных точек". Для данного ряда остатков получили . Следовательно, выборка остатков случайна.
. Для рассматриваемого ряда остатков при проверке на наличие гетероскедастичности ранговый коэффициент корреляции Спирмена оказался равным . Оценив статистическую значимость с помощью t-критерия: , и сравнив эту величину с табличной при уровне значимости , получили, что . Следовательно, гипотеза об отсутствии гетероскедастичности остатков не отклоняется.
Еще статьи по экономике
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 ...
Комплексный анализ хозяйственной деятельности предприятия на примере ООО ОПТ-Сервис КМВ
Переход к рыночной экономике требует от
предприятия торговли повышения эффективности деятельности,
конкурентоспособности реализуемых товаров и услуг на основе внедрения
достиж ...
Уровень безработицы в Республике Беларусь
Проблема безработицы является ключевым вопросом в
рыночной экономике, и, не решив его, невозможно наладить эффективную
деятельность экономики. Особенно остро проблема безработи ...