Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. Носко В.П. - 158 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МФТИ | Москва

Составители: 

Рубрика: 

• Модель 2:
t
p
j
jtjtt
xxx
εθϕα
+
∆++=∆
∑
−
=
−−
1
1
1
• Модель 3:
t
p
j
jtjt
xx
εθα
+
∆+=∆
∑
−
=
−
1
1
СЮДА НАДО СКОПИРОВАТЬ СТРАНИЧКУ СО СХЕМОЙ ДОЛАДО !!!!!!! (Файл
“Dolado.doc.”
Приведем теперь пример использования процедуры Доладо и др.
Пример
Обратимся к данным о совокупном годовом располагаемом доходе в США за период с
1959 по 1985 годы (в млрд долларов, в ценах 1982 г.). График этого ряда имеет вид
800
1200
1600
2000
2400
2800
60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84
DPI
Принимая во внимание все изложенное ранее, здесь очевидна необходимость различения
модели случайного блуждания со сносом и процесса, стационарного относительно
линейного тренда. Последуем процедуре Доладо и др.
Шаг 1
Оцениваем статистическую модель
SM: ∆
x
t
= α + β
t +
ϕ
x
t–1
+ θ
1
∆x
t–1
+ …+ θ
p–1
∆x
t – p+1
+ ε
t
.
Сравнение по критерию Шварца указывает в пользу исключения из правой части
запаздывающих разностей, так что останавливаемся на модели
SM: ∆
x
t
= α + β
t +
ϕ
x
t–1
+ ε
t
.
Оцененная модель (
T = 26):
∆
x
t
= 461.338 + 25.857
t – 0.448 x
t–1
+ e
t
;
t-статистика для проверки гипотезы H
0
:
ϕ
= 0 равна t
φ
= – 2.640. Критическое (5%) значение
выбирается при
DGP: ∆x
t
= α
+ ε
t
, α ≠ 0 , 
                                      p −1            
           •      ∆xt = α + ϕ xt −1  + ∑θ j ∆xt − j  + ε t
                 Модель 2:
                                      j =1            
                              p −1
                                             
      • Модель 3: ∆xt = α  + ∑θ j ∆xt − j  + ε t
                            j =1            
   СЮДА НАДО СКОПИРОВАТЬ СТРАНИЧКУ СО СХЕМОЙ ДОЛАДО !!!!!!! (Файл
“Dolado.doc.”

       Приведем теперь пример использования процедуры Доладо и др.

   Пример
   Обратимся к данным о совокупном годовом располагаемом доходе в США за период с
1959 по 1985 годы (в млрд долларов, в ценах 1982 г.). График этого ряда имеет вид
2800


2400


2000


1600


1200


 800
       60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84

                          DPI


Принимая во внимание все изложенное ранее, здесь очевидна необходимость различения
модели случайного блуждания со сносом и процесса, стационарного относительно
линейного тренда. Последуем процедуре Доладо и др.

Шаг 1
Оцениваем статистическую модель
    SM: ∆xt = α + β t +ϕ xt–1 + θ1 ∆xt–1 + …+ θ p–1 ∆xt – p+1 + εt .
Сравнение по критерию Шварца указывает в пользу исключения из правой части
запаздывающих разностей, так что останавливаемся на модели
    SM: ∆xt = α + β t +ϕ xt–1 + εt .
Оцененная модель (T = 26):
    ∆xt = 461.338 + 25.857 t – 0.448 xt–1 + et ;
t-статистика для проверки гипотезы H0: ϕ = 0 равна tφ = – 2.640. Критическое (5%) значение
выбирается при
    DGP: ∆xt = α + εt , α ≠ 0 ,

Страницы