9.3 Дослідження автокореляційної функції часового ряду (акф)

Властивістю автокореляційної функцій є те, що для стаціонарних рядів існує таке значення К, що для коефіцієнти автокореляції приймають майже нульові значення. Отже, якщо зі збільшенням часового проміжку АКФ ряду за абсолютним значенням поступово згасає, ряд можна вважати стаціонарним. Якщо поведінка автокореляційної функції не така, то вона не може бути автокореляційною функцією стаціонарного процесу. На практиці порядок АКФ рекомендується обирати від п/4 до п/3. Значення коефіцієнта автокореляції, близьке до одиниці, вказує на значну додатну залежність між фактичним рядом даних і рядом, зрушеним на одиниць часу. У цьому разі пари спостережень будуть близькими один до одного. Якщо з’ясується, що більше спостереження утворює пару з меншим, то коефіцієнт автокореляції буде від’ємним і близьким до – 1. Для перевірки статистичної значущості коефіцієнтів автокореляції не існує простих критеріїв.

Перевірка за критерієм стандартної похибки коефіцієнта автокореляції. Якщо обсяг вибірки (п) великий, окремі (кожного порядку) коефіцієнти автокореляції випадкових даних мають вибірковий розподіл, який наближається до нормального з нульовим математичним сподіванням і середнім квадратичним відхиленням, що дорівнює

. (9.8),

Якщо виходить за межі інтервалу , то часовий ряд має суттєву автокореляцію -го порядку. Зазначимо: якщо обчислено 20 значень АКФ, то на 5-відсотковому рівні значущості в середньому один із 20 буде значущим. Цей факт разом із відносно малим обсягом вибірки на практиці означає, що критерій на підставі окремих коефіцієнтів може бути ненадійним. Альтернативою є використання критерію Бокса-Пірса.

Q – критерій Бокса-Пірса використовують для перевірки значущості всієї множини коефіцієнтів автокореляції як групи. Статистичний Q-критерій обчислюють за формулою:

, (9.10)

де  – оцінка автокореляції порядку ;

т – найбільший лаг, що розглядається.

Якщо всі автокореляції до порядку т дорівнюють нулю, то Q має приблизно -розподіл із т ступенів свободи. Велике значення Q порівняно з критичним зумовлює відхилення нульової гіпотези.

Визначити, які невипадкові чинники, окрім випадкових, беруть участь у формуванні значень часового ряду, можна за допомогою автокореляційного аналізу. Сутність методу полягає в застосуванні апарату перших різниць і аналізу автокореляцій для ідентифікації часових рядів таких видів:

1. ряд не має тренду, якщо коефіцієнти автокореляції між рівнями ряду не залежать від часового лагу (статистично незначущі) і не мають певної закономірності зміни;

2. ряд має лінійний адитивний тренд у разі, коли автокореляційний аналіз вказує на лінійну залежність зміни коефіцієнтів автокореляції від часового лагу, а перехід до перших різниць виключає цю залежність;

3. ряд містить сезонну складову, якщо не існує лінійної залежності зміни коефіцієнтів автокореляції від часового лагу, але корелограма містить велику кількість значущих максимальних і мінімальних значень коефіцієнтів автокореляцій, що свідчить про значну залежність між спостереженнями, зрушеними на однаковий часовий інтервал;

4. ряд має лінійний тренд і сезонну складову, якщо його корелограма вказує на лінійну залежність зміни коефіцієнтів автокореляції від часового лагу і містить велику кількість значущих максимальних і мінімальних значень коефіцієнтів автокореляцій, а перехід до перших різниць виключає лінійний тренд, але статистична значущість певних коефіцієнтів автокореляцій залишається.

9.4 Методи фільтрації сезонної компоненти

Проблема аналізу сезонності (та/або циклічності) полягає у дослідженні сезонних коливань і у вивченні зовнішнього циклічного механізму, що їх породжує. Для дослідження суто сезонних коливань необхідно виокремити з часового ряду у_t сезонну компоненту s_t і потім аналізувати її динаміку. Більшість методів фільтрації побудовано таким чином, що попередньо виокремлюється тренд, а потім сезонна компонента. Тренд у чистому вигляді необхідний і для аналізу динаміки сезонної хвилі. Оскільки індекси сезонності сезонної хвилі величини безрозмірні і не змінюються з року в рік, то їх можна використовувати для визначення рівня сезонності у часовому ряду. У разі використання квартальних даних їх буде чотири, а місячних спостережень – 12.

Найпростішим способом, який характеризує коливання рівнів досліджуваного показника, є розрахунок питомої ваги кожного рівня в загальному річному обсязі, або індексу сезонності.

Часові ряди з інтервалом менше року (місяць, квартал), як правило, містять сезонність. Сезонна компонента має період m: (m = 12 для ряду місячних даних; m = 4 – для ряду квартальних даних). Окрім того, відомо, що m кратне n, тобто , k – ціле число. Очевидно, якщо m – кількість місяців або кварталів у році, то k – кількість років, представлених у часовому ряду {у_t}. Тому вхідні дані тренд-сезонного часового ряду часто представляють у вигляді матриці {y_ij} розміру [k х m].

Розглянемо таку модель:

, (9.11)

де  – «річна» складова (тренд);

 – індекс сезонності, або стала пропорційності для j-го кварталу (місяця), яка є безрозмірною величиною та не змінюється з року в рік.

Індекс сезонності І_j характеризує ступінь відхилення рівня сезонного часового ряду від ряду середніх (тренду) або, інакше кажучи, ступінь коливань відносно 100 %. Наближені оцінки індексів обчислюють як:

або , (9.12)

де

та . (9.13)

Якщо відомі оцінки тренду і сезонної компоненти в адитивній моделі, то можна оцінити точніше:

. (9.14)

Останнє свідчить про можливості оцінювання рівня сезонності незалежно від того, яку модель розглядають: адитивну або мультиплікативну. Недоліком цього підходу є те, що він не враховує наявності випадкових коливань і тенденцію зміни середньорічного рівня й сезонної хвилі.