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

Товарооборачиваемость анализ и пути ускорения с целью увеличения прибыли и рентабельности Гродненского облпотребсоюза
Изучение товарных запасов и товарооборачиваемости относится к числу важных задач экономики торговли. Значение статистического учета и анализа товарных запасов определяется их р ...

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

Металлургия цветных металлов
Общая характеристика отрасли Металлургический комплекс - это взаимообусловленное сочетание следующих технологических процессов: · добыча и подготовка сырья к перер ...