Какой смысл имеет константа в этой модели???

5) Оценить модель ARMA(1,1).

ls spread c ar(1) ma(1)

Проверить модель на адекватность (h-статистика; ACF, PACF; LM - тест). Вычислить значения информационных критериев.

Сравнить с пунктом 2) и 3). Какой смысл имеет константа в этой модели??? Сравнить результаты с включенным и отключенным обратным прогнозом.

6) Вычислить величину критерия Поскитта – Тримейна.

Задание 3: В файле exrate.wfl приведены данные об обменном курсе доллару США к фунту стерлингов с января 1973 по октябрь 1996 гг.

1) Сгенерировать логарифмических доходности (genr ex=d(log(exrate)))

2) Провести идентификацию модели на основе анализа ACF и PACF и Q - статистики.

3) Провести оценку возможных моделей типа (AR, MA, ARMA) и сравнить результаты по значению информационных критериев и качеству подгонки заполнить таблицу.

4) Оценить МА(1) модель с помощью нелинейного МНК с использованием и без использования обратного прогноза. Проверить качество подгонки.

Для МА(1) модели использовать уравнение , чтобы найти предварительную оценку коэффициента . Сравните с уточненным значением из оцененного уравнения.

Воспользуйтесь предварительным значением как стартовым для нахождения оценок с помощью нелинейного МНК.

Чтобы задать стартовые значения коэффициентов самостоятельно откройте (двойным кликом) вектор коэффициентов C и отредактируйте его.

0.388=

Опираясь на стартовые значения осуществить процедуру обратного прогноза.

5) Сравнить результаты оценки ARMA(3,0) и ARMA(0,1) моделей:

· по среднему (включить константу);

· Представить MA(1) модель в виде AR(∞) модель и сравнить оценки коэффициентов в краткосрочной и долгосрочной динамике.

· Использовать подход Поскитта-Тримейна для создания портфеля моделей по критерию AIC и BIC.

Дата добавления: 2015-07-17