Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. Носко В.П. - 119 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МФТИ | Москва

Составители: 

Рубрика: 

0
10
20
30
40
50
60
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
TREND_1
0
10
20
30
40
50
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
WALK
Оценим для каждой из этих реализаций модель прямолинейной зависимости:
Dependent Variable: TREND_1
Variable Coef. Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.796390 0.208085 3.827226 0.0002
T 0.501522 0.003577 140.1946 0.0000
Dependent Variable: WALK
Variable Coef. Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.930832 0.249804 -3.726248 0.0003
T 0.437818 0.004295 101.9477 0.0000
Полученные при этом детрендированные ряды ведут себя следующим образом:
-3
-2
-1
0
1
2
3
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
X_DETRENDED
-3
-2
-1
0
1
2
3
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
WALK_DETRENDED
Поведение первого графика характерно для стационарного ряда, а поведение второго
графика – для стохастического тренда. Отметим наличие видимой цикличности с длинным
периодом у второго графика. На эту особенность было указано в работах [Chan, Hayya, Ord
(1977)] и [Nelson, Kang (1981)]: в результате очистки ряда от детерминированного тренда
могут возникать систематические колебания
– длиннопериодные циклы, которых не было у 
60
                                                             50
50
                                                             40
40
                                                             30
30

                                                             20
20

10                                                           10


 0                                                            0
     10   20   30   40   50   60   70   80   90 100                    10   20   30   40    50    60    70   80   90    100

                    TREND_1                                                                WALK


Оценим для каждой из этих реализаций модель прямолинейной зависимости:
Dependent Variable: TREND_1
Variable             Coef.                          Std. Error               t-Statistic               Prob.
C                                  0.796390         0.208085                 3.827226                  0.0002
T                                  0.501522         0.003577                 140.1946                  0.0000

Dependent Variable: WALK
Variable             Coef.                          Std. Error               t-Statistic               Prob.
C                                  -0.930832 0.249804                        -3.726248                 0.0003
T                                  0.437818 0.004295                         101.9477                  0.0000


Полученные при этом детрендированные ряды ведут себя следующим образом:
 3                                                      3

 2                                                      2

 1                                                      1

 0                                                      0

-1                                                      -1

-2                                                      -2

-3                                                      -3
     10   20   30   40   50   60   70   80   90   100             10   20   30   40   50    60    70    80   90   100

                    X_DETRENDED                                                  WALK_DETRENDED


Поведение первого графика характерно для стационарного ряда, а поведение второго
графика – для стохастического тренда. Отметим наличие видимой цикличности с длинным
периодом у второго графика. На эту особенность было указано в работах [Chan, Hayya, Ord
(1977)] и [Nelson, Kang (1981)]: в результате очистки ряда от детерминированного тренда
могут возникать систематические колебания – длиннопериодные циклы, которых не было у

Страницы