Роздрукувати сторінку
Главная \ Методичні вказівки \ Методичні вказівки \ 5013 Методичні вказівки до лабораторної роботи на тему Аналіз часових рядів із застосуванням системи EVIEWS, Побудова ARIMA - моделі

Методичні вказівки до лабораторної роботи на тему Аналіз часових рядів із застосуванням системи EVIEWS, Побудова ARIMA - моделі

« Назад

Мета: вивчення порядку і засобів побудови ARIMA - моделі для аналізу часових рядів з використанням системи Econometrics Views.

Хід роботи

Виконати наведені у методичних рекомендаціях приклади, відповідні вікна з результатами зберегти у файлі zvit_7_Прізвище.doc.

Методичні рекомендації щодо побудови ARIMAмоделі

М5013, 1

М5013, 2

М5013, Рис. 1 - Оцінка моделі ARIMA (2, 1, 1)

Рис.1 - Оцінка моделі ARIMA(2, 1, 1)

М5013, Рис. 2 - Оцінка моделі ARIMA (2, 1, 1) з сезонними доданками

Рис. 2 - Оцінка моделі ARIMA(2, 1, 1) з сезонними доданками

М5013, 3

М5013, Рис. 3 - Корелограма залишків оціненої моделі ARIMA (2, 1, 1)

Рис. 3 - Корелограма залишків оціненої моделі ARIMA (2, 1, 1) з сезонними доданками

М5013, 4

ЗАВДАННЯ 1. Виділити з часового ряду тренд за допомогою методу Ходріка–Прескотта. Провести нормування залишків за правилом:

М5013, 5

Перевірити новий ряд на відповідність процесу „білого шуму”.

ЗАВДАННЯ 2. Для отриманого у завд. 1 ряду за допомогою аналізу корелограми та графіку часткової кореляційної функції визначити параметри ARMA–моделі. Оцінити модель.

ЗАВДАННЯ 3. Побудувати та оцінити найкращу ARIMA модель для кожного часового ряду бази даних. Для визначення порядку інтегрованості процесу застосувати тестування на наявність одиничного кореня.

ЗАВДАННЯ 4. Для обчислених моделей (завд.1 – 3) побудувати прогнози, обчислити похибки прогнозування.

ЗАВДАННЯ 5. Порівняти отримані моделі (завд. 1–3) на основі

- числових критеріїв;

- точності прогнозів;

- стабільності моделей.

ЗАВДАННЯ 6. Знайти параметри моделі AR(2), якщо:

М5013, 6

ЗАВДАННЯ 7. Знайти параметри моделі ARMA(1, 1), якщо

М5013, 7

МЕТОДИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ ЩОДО ВИКОНАННЯ ЗАВДАННЯ 1

ФІЛЬТР ХОДРІКА-ПРЕСКОТТА

Цей метод використовується для виділення трендового компонента у довгостроковому періоді. Для застосування методу слід вибрати змінну та виконати команду Procs→Hodric-Prescott Filter…. У вікні (рис. 4) слід вказати назву нового ряду, що міститиме оцінку трендового компонента, і параметр згладжування.

М5013, Рис. 4 - Побудова методу Ходріка–Прескотта

Рис. 4 - Побудова методу Ходріка–Прескотта

В результаті виконання команди EViews створює нову змінну hp_gdp та виводить графік, на якому розташовані вихідний та обчислений ряди (рис. 5).

М5013, Рис. 5 - Виділення тренду за допомогою фільтру Ходріка–Прескотта

Рис. 5 - Виділення тренду за допомогою фільтру Ходріка–Прескотта

З повагою ІЦ "KURSOVIKS"!