Подбор стационарной arma-модели.

Очень часто при анализе данных типа временной ряд мы сталкиваемся с наличием автокорреляции и нестационарности. Визуальный анализ графика наблюдений может выявить очевидный на глаз тренд или сезонную (периодичную) компоненту или изменение разброса наблюдений с течением времени – гетероскедастичность. Все это может служить указанием на непостоянство среднего или дисперсии ряда (их зависимость от времени), то есть нестационарность изучаемого ряда. Анализ автокорреляционной функции и статистик, основанных на значениях корреляционных коэффициентов, позволяет выявить зависимость текущих значений изучаемых показателей от их предыдущих значений, то есть наличие авторкорреляции.

Замечание: Более формальные процедуры проверки на нестационарность (тесты Дики – Фуллера и Перрона, интегральная статистика ) будут рассматриваться на последующих занятиях.

Процедуры идентификации и диагностики:

Процедура подбора конкретной модели состоит из трех этапов:

1. Идентификация модели;

2. Оценивание модели;

3. Диагностика модели.

На этапе идентификации проводится предварительный анализ данных с целью выяснения возможных порядков p и q для ARMA - модели. Используемые при этом процедуры являются не вполне точными, что, впоследствии, может привести к выводу о непригодности идентифицированной модели и необходимости замены ее на альтернативную. На этом этапе можно провести пердварительную грубую оценку параметров модели.

На втором этапе проводится оценка модели с использованием эффективных статистических методов и уточнение полученных оценок.

На третьем этапе оцененная модель проверяется на адекватность имеющимся данным. Если выбранная модель не удовлетворяет критериям адекватности, запускается новый цикл подбора и т.д. до тех пор, пока не будет получена удовлетворительная модель.

Пусть предполагается, что анализируемые данные описываются ARMA(p,q) - моделью:

где - белый шум.

Автокорреляционная и частная автокорреляционная функции

Наиболее известный способ идентификации ARMA моделей основан на анализе автокорреляционной – ACF (autocorrelation function) и частной автокорреляционной – PACF(partial autocorrelation function).

Aвтокорреляционная функция (ACF) вычисляется по формуле:

(1)

где

В Eviews применяется несколько другая формула для расчета коэффициента автокорреляции

(1’)

Частная автокорреляционная функция – PACF описывает «чистую корреляцию» между и , когда устранено влияние всех промежуточных членов ряда .

Теоретически значение PACF определяются по формуле:

(2)

функций изучаемого временного ряда.

Напомним, что частный коэффициент корреляции измеряет «чистую» корреляцию между случайными величинами и при исключении влияния всех промежуточных случайных величин .

Значение находится из системы уравнений Юла-Уолкера

для решения которой используется правило Крамера.

В Eviews используется итеративная процедура вычисления значений PACF, поэтому значения

коэффициентов могут различаться.

На лекции будет показано, что

• процесс можно идентифицировать по поведению ACF, поскольку, ,

• процесс – по поведению PACF, для которой .

Идентификация модели на основе ACF и PACF является более трудной задачей поскольку при на поведение ACF влияют как , так и компоненты, но

• начиная с , поведение ACF аналогично поведению ACF для процесса.

• PACF для модели убывает подобно PACF для процесса.

При работе с реальными данными неизвестные истинные значения и заменяются их оценками и – выборочные коэффициенты корреляции, которые являются состоятельными в случае стационарной модели.

В силу того, что и это всего лишь оценки для и характер изменения реальных ACF и PACF может не воспроизводиться в их выборочных аналогах. Тем не менее в большинстве случаев поведение истинных ACF и PACF в той или иной мере отражается на поведении выборочных аналогов, что позволяет их использовать для идентификации моделей из класса ARMA.

МОДЕЛЬ	ACF	PACF
(Белый шум)
	Монотонное убывание Осциллирующее убывание
	Убывание к нулю монотонное или осциллирующее	Зануление при
	Положительный пик при , зануление при . Отрицательный пик при , зануление при .	Осциллирующее убывание Убывание по абсолютной величине
	Зануление при
	Экспоненциальное убывание с лага 1, знак совпадает со знаком Осциллирующее убывание с лага 1, знак совпадает со знаком	Осциллирующее убывание с лага 1, Экспоненциальное убывание с лага 1, , знак совпадает со знаком ,
	Осциллирующее или монотонное убывание	Осциллирующее или монотонное убывание

Для обоснованного выбора структуры модели хотелось бы иметь какие-нибудь статистические критерии для проверки гипотез о равенстве нулю тех или иных значений и на основании наблюдаемых значений и . Вообще говоря, это довольно нетривиальный вопрос.

Однако заметим, что в модели с константой среднее остатков равно 0, поэтому выборочная автокорреляционная функция остатков

. (3)

Если модель адекватна данным и ошибки являются белым шумом, то при больших значениях и (асимптотически) случайная величина имеет распределение близкое к нормальному . Хорошая аппроксимация достигается начиная с . Таким образом, значение вне интервала позволяет на 5% уровне значимости отвергнуть гипотезу о равенстве нулю коэффициента .

Аналогичным образом, если рассматриваемый процесс описывается моделью моделью, то при больших и распределение случайной величины близко к нормальному . И опять же значение вне интервала позволяет на 5% уровне значимости отвергнуть гипотезу о равенстве нулю коэффициента (гипотезы проверяются при каждом отдельном !!!)

Можно использовать стандартные методы проверки коэффициентов и

на значимость.

Для тестирования гипотезы используется - статистика:

, (4)

которая при верной гипотезе имеет распределение Стьюдента с степенями свободы.

Гипотеза также проверяется с помощью - критерия Стьюдента:

, (5)

где – это число устраненных переменных

Замечание: К интерпретации графиков ACF и PACF следует подходить с осторожностью.

Пусть есть процесс белого шума, . Согласно рассмотренному выше критерию, . Оценим вероятность того, что за пределы полосы выйдут значений (биномиальная модель – выход за пределы полосы=успех), где - рассматриваемое количество значений ACF: . Возьмем для примера . Т.е. вероятность выхода PACF за пределы критической полосы вовсе не мала, даже в ситуации, когда процесс моделируется как белый шум (DGP=data generating process) можно ошибочно интерпретировать модель как процесс (SM=statistical model).

Сюда же можно отнести и то обстоятельство, что в некоторых статистических пакетах, в том числе и в Eviews при расчете выборочная ковариационная функция делится не на , а на . Этот приводит к смещению оценки в сторону нуля.