Технологическое прогнозирование

Скачать в pdf «Технологическое прогнозирование»

отклонять Но


неопре-


ная автокорреля-


реляция остат-


ленности


(автокорреля-


делен-


ция остатков.


ков.


Ноотклоняется. С вероятностью


Р = (1 -а) принимается Н1


ция остатков отсутствует)


ности


Ноотклоняется.


С вероятностью Р = (1 -а)


принимается Н* -►

0    db    du    2    4-du    4-di    4


Рис. 4.1


Недостатки критерия состоят в том, что он неприменим к моделям авторегрессии, а также к моделям с гетероскедастичностью условной дисперсии и GARCH-моделям. Он не способен выявлять автокорреляцию второго и более высоких порядков, дает достоверные результаты только для больших выборок, не подходит для моделей без свободного члена (для них статистика, аналогичная DW, была рассчитана Fairbrother). Дисперсия коэффициентов будет расти, если и имеет распределение, отличающееся от нормального.


Вычисление среднего значения .Выборочное среднее находится по соотношению _ 1 N


U = —    Хи^где^число отсчетов, u^-значения отсчетов.Часго для удобства вычислений осу-


N


n =1


ществляют приведение процесса к нулевому среднему по соотношению Xn = Unи .


Вычисление стандартного отклонения Выборочное стандартное отклонение определяется 2



к s=X



n



N



, Xn — значения преобразованного процесса со средним равным нулю. Рассчитан-



n=1



-1


ные по этому соотношению величины s представляют собой несмещенные оценки истинных значений стандартного отклонения ах и дисперсии ах .


Исключение тренда.С точки зрения прогностики,при анализе случайных процессов основное внимание следует обратить на определение тренда, ибо именно эта составляющая СП, представляет основной интерес для прогностического анализа.


Трендом называется любая составляющая процесса, период которой превышает длину реализации. Высокочастотные цифровые фильтры, как правило, не способны подавить тренд. Линейный или полиномиальный более высокого порядка тренд может быть исключен при помощи метода наименьших квадратов. Альтернативой ему в случае линейного тренда может служить метод среднего наклона.

Скачать в pdf «Технологическое прогнозирование»