Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. Носко В.П. - 167 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МФТИ | Москва

Составители: 

Рубрика: 

0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
5 10 15 20 25 30 35 40
VARRATIO
Поведение отношения дисперсий говорит в пользу TS гипотезы.
Для сравнения приведем аналогичный график отношения дисперсий для реализации
WALK_2 случайного блуждания со сносом:
0.8
0.9
1.0
1.1
1.2
1.3
5 10 15 20 25 30 35 40
VARRATIO
Поведение отношения дисперсий указывает на то, что WALK_2 порождается DS моделью.
6.9. Некоторые проблемы, возникающие при различении TS и DS
гипотез
6.9.1. Коррекция сезонности
В рассмотренных выше процедурах никак не затрагивался вопрос о коррекции сезонного
поведения ряда, не снимаемого ни введением в модель линейного тренда ни путем
дифференцирования ряда. Разумеется, данные, поступающие в распоряжение исследователя,
уже могли быть подвергнуты сезонной коррекции соответствующими статистическими
агенствами. Более того, во многих странах сырые (не скорректированные на сезонность)
данные просто недоступны. В то же время, при анализе данных, подвергшихся сезонному
сглаживанию с использованием фильтров или с использованием специфических методик 
1.2


1.0


0.8


0.6


0.4


0.2
      5   10   15   20   25    30   35   40

                    VARRATIO


Поведение отношения дисперсий говорит в пользу TS гипотезы.
   Для сравнения приведем аналогичный график отношения дисперсий для реализации
WALK_2 случайного блуждания со сносом:
1.3


1.2


1.1


1.0


0.9


0.8
      5   10   15   20   25    30   35   40

                    VARRATIO


Поведение отношения дисперсий указывает на то, что WALK_2 порождается DS моделью.



6.9. Некоторые проблемы, возникающие при различении TS и DS
гипотез

   6.9.1. Коррекция сезонности
   В рассмотренных выше процедурах никак не затрагивался вопрос о коррекции сезонного
поведения ряда, не снимаемого ни введением в модель линейного тренда ни путем
дифференцирования ряда. Разумеется, данные, поступающие в распоряжение исследователя,
уже могли быть подвергнуты сезонной коррекции соответствующими статистическими
агенствами. Более того, во многих странах сырые (не скорректированные на сезонность)
данные просто недоступны. В то же время, при анализе данных, подвергшихся сезонному
сглаживанию с использованием фильтров или с использованием специфических методик

Страницы