Построение модели ARMA (p,q)

. Для проверки наличия автокорреляции в остатках воспользуемся критерием Дарбина-Уотсона. Используя формулу (1.19) получаем . Полученное значение статистики говорит об отсутствии автокорреляции между соседними значениями остатков. Данный вывод также подтверждает график АКФ остатков модели, изображенный на рисунке 3.3.

Рисунок 3.3 - График АКФ остатков модели (3.2)

Итак, проверка показала, что одно из условий, а именно, предпосылка о нормальности распределения остатков, нарушается. Поскольку необходимым является то, чтобы получившийся ряд остатков являлся "белым шумом", для авторегрессионных моделей выполнение этой вышеуказанной предпосылки не является обязательным [8]. Для того чтобы проверить остатки, воспользуемся Q-статистикой Льюинга-Бокса, рассчитав ее для первых 15 значений лагов автокорреляционной функции. Рассматриваемый ряд оказался "белым шумом", поскольку значения статистики не превосходят табличных значений, т.е. . Нулевая гипотеза не отклоняется и выборка является "белым шумом". Ввиду полученных результатов можно сделать вывод об адекватности построенной модели и о хорошей аппроксимации теоретических значений к фактическим значениям временного ряда. Модель в дальнейшем пригодна к использованию для построения прогноза.

Еще статьи по экономике

Инновационная деятельность предприятия
В современном экономическом мире инновации выступают одним из ключевых факторов, определяющих перспективы социального и экономического развития организаций. Сегодня конкуре ...

Классические социально-экономические истоки теории организации
Современный мир нередко рассматривается как мир организаций, которые представляют собой совокупность людей и групп, объединенных для достижения какой-либо цели, решения той ил ...

Затратный подход в оценке стоимости бизнеса
Актуальность темы исследования. Продавая предприятие необходимо объективно оценить его возможности увеличивать свою стоимость, быть рентабельным, т.е. приносить доход собствен ...