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
Лидеры мирового бизнеса (на примере компании BMW)
Корпорация BMW, начавшаяся с маленького авиамоторного завода, производит
свою продукцию на пяти заводах в Германии и двадцати двух дочерних предприятиях,
разбросанных по всему ...
Металлургия цветных металлов
Общая характеристика отрасли
Металлургический комплекс - это взаимообусловленное сочетание
следующих технологических процессов:
· добыча и подготовка сырья к перер ...
Кейнсианская и неокейнсианская концепция экономического развития
Со
времён зарождения экономики, как науки, одна из важнейших дискуссий ведётся по
поводу вопроса: "Существует ли в экономике тенденция долгосрочного
равновесия с полной з ...