Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. Носко В.П. - 110 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МФТИ | Москва

Составители: 

Рубрика: 

-
20
-
15
-
10
-5
0
5
50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
a1= 1
-
40
-
30
-
20
-
10
0
10
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
a1= 1.05
-
300
-
250
-
200
-
150
-
100
-50
0
50
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
a1= 1.1
Во всех случаях в качестве начального значения X
1
взято X
1
= 0 и использовалась одна и та
же последовательность значений ε
1
, … ,
T
ε
, имитирующая гауссовский белый шум с
дисперсией, равной единице:
-3
-2
-1
0
1
2
3
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
NOISE
Однако поведение смоделированных рядов оказалось качественно различным. Полезно
проследить, как изменяется характер траектории ряда c возрастанием значений
коэффициента a
1
от a
1
= 0.5 до a
1
= 1.1. Заметим при этом, что в порождающих моделях
математические ожидания X
t
равны нулю. 
      5


      0


  -5


-10


-15


-20
                   50        100         150        200        250        300        350          400         450         500

                                                               a1= 1


10                                                                   50

                                                                     0
 0
                                                                 -50
-10
                                                                -100

-20                                                             -150

                                                                -200
-30
                                                                -250

-40                                                             -300
          5   10   15   20     25   30    35   40    45   50              5     10   15    20    25     30   35     40   45   50

                             a1= 1.05                                                           a1= 1.1


Во всех случаях в качестве начального значения X1 взято X1 = 0 и использовалась одна и та
же последовательность значений ε1 , … , ε T , имитирующая гауссовский белый шум с
дисперсией, равной единице:
 3

 2

 1

 0

 -1

 -2

 -3
          5   10   15   20     25   30    35   40    45   50

                                NOISE


 Однако поведение смоделированных рядов оказалось качественно различным. Полезно
проследить, как изменяется характер траектории ряда c возрастанием значений
коэффициента a1 от a1 = 0.5 до a1 = 1.1. Заметим при этом, что в порождающих моделях
математические ожидания Xt равны нулю.

Страницы