Спецификация, параметризация и верификация модели

Анализ исходных данных позволяет сделать вывод о том, что совокупность их представляет собой временной ряд. Поэтому возникает задача анализа структуры этого временного ряда.

Как известно, при исследовании экономического временного ряда выделяются несколько составляющих:

– тренд, описывающий долговременную тенденцию изменения зависимой переменной;

– сезонная компонента, отражающая повторяемость экономических процессов в течение не очень значительного периода (года, месяца, недели);

– циклическая компонента, обусловливающая периодические колебания экономических процессов в течение длительных периодов (больше года);

– случайная компонента, отражающая влияние на уровне ряда случайных факторов.

Так как рассматривается промежуток времени длиной в 20 лет, то в данном случае может идти речь только о тренде, циклической и случайной компоненте.

Для проверки гипотезы о существовании тренда используется тест Чоу, который опирается на предположение об однородности исходной выборки. Это предположение и проверяется перед применением теста Чоу.

Для этого исходный ряд разбивается на две равные подвыборки объема 10, для каждой из них вычисляются выборочные дисперсии, по которым находится _______________, которое сравнивается с =_____________. Так как ..................... , то гипотеза о равенстве дисперсий подвыборок ______________________.

Тренд по временному ряду присутствует, если

.

Так как .................... , то тренд во временном ряду ________________.

Анализ структуры временного ряда осуществляются на основании автокорреляционных коэффициентов, которые приведены в таблице:

Так как наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции порядка _______, то исследуемый ряд содержит _________________________________

____________________________________________________.

Последовательность автокорреляционных коэффициентов первого, второго, третьего и т.д. порядков называется автокорреляционной формулой, а ее график – коррелограммой. Анализ ее показывает, что ____________________________________________________________________

____________________________________________________________________.

Построение аналитической функции для моделирования тренда временного ряда называется аналитическим выравниванием временного ряда.

Из линейной, степенной, экспоненциальной и полиномиальной функций мы выбираем ________________________, так как у нее коэффициент детерминации ________________ больше, чем у других.

Выбранная ____________________ модель тренда имеет вид

___________________________________________________