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
Методы оценки уровня качества продукции
Уже
несколько десятилетий во всем мире большое значение придается качеству
продукции. Высокое качество продукции стало главным условием успеха организаций
в конкурентной борьб ...
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 ...
Инвестиционная деятельность
Во всех развитых странах мира государство играет важную роль в развитии экономики. В руках правительства сосредоточены различные рычаги управления экономикой. Это и законодательная власть и ...