Автор: Пользователь скрыл имя, 19 Апреля 2013 в 13:41, курсовая работа
Работа будет произведена по следующему плану, каждый пункт которого представляет собой отдельную задачу:
• Исследование исходных данных и приведение ряда к стационарному в случае нестационарности исходного ряда
• Идентификация модели
• Рассмотрение идентифицированной модели и близких к ней
• Выбор модели, наилучшим образом описывающей процесс
• Построение прогноза по выбранной модели
• Возврат к исходному ряду
MA(2)ARCH(4):
В соответствии с данной моделью процесс описывается уравнением:
А уравнение,
характеризующее дисперсию
Эта модель характеризуется уже большими значениями критериев Акайке (2,435803) и Шварца (2,511055), по сравнению с MA(2)ARCH(5) (значения критериев Акайке и Шварца соответственно равны 2,322696 и 2,408699). Поэтому она менее предпочтительна: ведь критерии Акайке и Шварца совмещают оценивание качества модели по адекватности описания ею процесса и по количеству регрессоров, включённых в модель. Поскольку по сравнению с MA(2)ARCH(5) количество регрессоров сократилось, данная модель более плохого качества, чем MA(2)ARCH(5). Таким образом, среди моделей MA(2)ARCH наилучшей оказалась MA(2)ARCH(5), и она будет рассматриваться в курсовой работе.