2015-05-27
295
Первую гипотезу проверять не имеет смысла, поскольку по строению известно, что остатки нулевое среднее. Остальные же гипотезы необходимо проверить, т.к. они критичны. Проверку будем осуществлять базовыми методами.
Проверим гипотезу g3 — отсутствие между остатками автокорреляции. Наличие тренда можно увидеть по характеру автокорреляционной функции в таблице 1.2. и на рисунке 1.3. Медленное убывание значений АКФ с увеличением лага характерно для временных рядов с тенденцией в среднем; о значимости коэффициентов автокорреляции можно судить по Q-статистикам — нулевая гипотеза о равенстве АКФ нулю отвергается для всех приведенных в таблице лагов.
Табл. 1.2. Коррелограмма и результаты Q-критерия для остатков модели, периодичность - 1 неделя
Рис. 1.3. Расчетные, фактические значения и остатки в модели, периодичность - 1 неделя
Проверим гипотезу g2 — отсутствие гетероскодестичности (гомоскодестичность) – дисперсия ошибок постоянна. Проверка ряда на гетероскодестичность (табл. 1.3.) проводится на основе теста ….. Проверка показала, что ряд гетероскодестичен, поскольку….
Проверим гипотезу g4 — нормальность остатков. Для этого используем тест Жарка-Бера. На рис. 1.4. приведены его результаты, на основе которых можно сделать вывод о том, что ряд «ненормален» (распределение островершинное, ассиметричное).
Табл. 1.3. Результаты теста на гетероскодестичность,
31.10.04 – 30.10.10 г.
| F-statistic | 13.05637 | Prob. F(1,306) | 0.0004 | |
| Obs*R-squared | 12.60392 | Prob. Chi-Square(1) | 0.0004 | |
| Scaled explained SS | 8.973337 | Prob. Chi-Square(1) | 0.0027 | |
Рис. 1.4.Критерий Жарка Бера и результаты теста на нормальность,
периодичность - 1 неделя
