Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. Носко В.П. - 52 стр.

 12.0



 11.5



 11.0



 10.5



 10.0
        46   48   50   52   54   56   58   60   62   64

                                  X


Коррелограмма, построенная по этим данным, имеет вид
Autocorrelation              Partial Correlation              AC       PAC      Q-Stat Prob
    .  |***                       . |***                  1   0.429    0.429    4.2694   0.039
    .  |***                       . |**                   2   0.366    0.222    7.5350   0.023
    .  | .                        **| .                   3   0.059    -0.204   7.6255   0.054
    .  | .                        . | .                   4   0.016    -0.034   7.6324   0.106
      *| .                         *| .                   5   -0.156   -0.129   8.3498   0.138
    **| .                         **| .                   6   -0.255   -0.195   10.393   0.109
   ***| .                          *| .                   7   -0.321   -0.123   13.879   0.053
    . *| .                        . |*                    8   -0.133   0.175    14.523   0.069
Ориентируясь на указанные ранее приближенные критерии, прежде всего найдем значение
2/√T = 2/√20 = 0.447. Из полосы ± 0.447 не выходит ни одна из выборочных автокорреляций
и частных автокорреляций. Поэтому с точки зрения этих критериев, мы не должны отвергать
гипотезу о том, что наблюдаемый ряд порождается моделью MA(0)
   X0 = µ + εt .
С другой стороны, если ориентироваться на критерий Люнга – Бокса, то пик ACF на лаге 1
является статистически значимым. Это означает, что в качестве потенциальных моделей
порождения данных можно предварительно рассматривать модели AR(1) и MA(1). Таким
образом, мы сталкиваемся здесь с конфликтной ситуацией: статистические выводы,
получаемые при использовании разных критериев, не соответствуют друг другу. Подобная
ситуация не является чем-то исключительным и достаточно часто встречается при
идентификации модели, порождающей наблюдаемый ряд, тем более, что используемые
критерии – асимптотические, тогда как обычно в распоряжении исследователя имеется не
слишком большое количество наблюдений.
   Последнее обстоятельство связано в значительной степени с тем, что для многих
экономических рядов периоды, на которых порождающая ряд модель может считаться
стационарной, обычно непродолжительны из-за изменения общей экономической
обстановки, в которой эволюционирует рассматриваемый ряд. Это соображение можно легко
проиллюстрировать на примере того же самого ряда данных о потреблении рыбных