1.38
1.49
1.4
1.41
1.36
1.37
1.38
1.39
1.4
1.41
1.42
1.43
1.44
1.45
1.45
1.46
1.47
1.48
1.48
1.49
1.5
1.5
1.51
1.51
1.52
1.52
0.95
0.98
1.02
1.05
1.08
1.1
1.13
1.15
1.17
1.19
1.21
1.22
1.24
1.26
1.27
1.28
1.3
1.31
1.32
1.33
1.34
1.35
1.54
1.54
1.54
1.53
1.53
1.54
1.54
1.54
1.54
1.55
1.55
1.55
1.56
1.56
1.56
1.57
1.57
1.57
1.58
1.58
1.58
1.59
0.82
0.86
0.9
093
0.97
1
1.03
1.05
1.08
1.1
1.12
1.14
1.16
1.18
1.2
1.21
1.23
1.24
1.26
1.27
1.28
1.29
1.75
1.73
1.71
1.69
1.68
1.68
1.67
1.66
1.66
1.66
1.66
1.65
1.65
1.65
1.65
1.65
1.65
1.65
1.65
1.65
1.65
1.65
Застосування на практиці критерію Дарбіна-Уотсона засноване на порівнянні величини d, розрахованої за формулою (3), з теоретичними значеннями d 1 і d 2 , взятими з таблиці. Зазначимо, що більшість програмних пакетів статистичної обробки даних здійснює розрахунок цього критерію (Наприклад, ППП "Олімп", "Мезозавр", "Statistica" та ін.) p> При сравнеіе величини d з d 1 і d 2 можливі такі варіанти:
1) Якщо d 1, то гіпотеза про незалежність випадкових відхилень (відсутність автокореляції) відкидається;
2) Якщо d> d 2 , то гіпотеза про незалежність випадкових відхилень не відкидається;
3) Якщо d 1 ≤ d ≤ d 2 , то немає достатніх підстав для прийняття рішень, тобто величина потрапляє в область "невизначеності".
Розглянуті варіанти відносяться до нагоди, коли у залишках немає позитивна автокорреляция. p> Коли ж розрахункове значення d перевищує 2, то можна говорити про те, що в e t існує негативна автокорреляция. p> Для перевірки негативною автокореляції з критичними значеннями d j і d 2 порівнюється не саме коефіцієнт d, а 4-d. p> Для визначення довірчих інтервалів моделі властивість
нормальності розподілу залишків має важливе значення. Оскільки тимчасові ряди економічних показників, як правило, невеликі (<50), то перевірка розподілу на нормальність може бути проведена лише наближено, наприклад, на основі дослідження показників асиметрії та ексцесу. p> При нормальному розподілі показники асиметрії (А) і ексцесу (Е) дорівнюють нулю. Так як ми припускаємо, що відхилення від тренду є вибіркою з деякою генеральної сукупності, то можна визначити вибіркові характеристики асиметрії та ексцесу, а також їх среднеквадратические помилки. br/>
А = (4)
Е = (5)
Пѓ a = (7)
де А-вибіркова характеристика асиметрії;
Е-вибіркова характеристика екцесса;
Пѓ А - среднеквадратическая помилка вибіркової характеристики асиметрії;
Пѓ Е - среднеквадратическая помилка вибіркової характеристики екцесса.
Якщо одночасно виконуються наступні нерівності:
| А | <1,5 Пѓ А ; | | <1,5 Пѓ Е (8)
В
то гіпотеза про нормальний характер розподілу випадкової компоненти не відкидається.
Якщо виконується хоча б одне з нерівностей
| А | ≥ 2Пѓ А; | Е + | ≥ 2Пѓ (9)
то гіпотеза про нормальний характер розподілу відкидається.
Інші випадки потребують додаткової перевірки за допомогою більш потужних критеріїв.
Класифікація прогнозів. Вимоги, пропоновані до тимчасових рядах, їх компонентний склад
1. Зміни курсу акцій промислової компанії протягом місяця представлені в таблиці:
курс акції (дол.)
t Yt t Yt t Yt t Yt
1509 6 515 11 517 16 510
2507 7520 12 524 17 516
3 508 8 519 13 526 18 518
4509 9 512 14 519 19 524
5518 10 511 15 514 20521
Перевірити твердження про відсутність тенденції в зміні курсу акцій двома способами:
а) за до...
