Економіко-математичне моделювання

hознака обчислення номінальної кореляції r ( j)
N
xy працює в
режимі інтервальної кореляції.
Якщо n0=0 і nk=0, то обраховується класична кореляційна функція
1
rxy ( j)
, у протилежному – інтервальна кореляційна функція rxy ( j)
.
Якщо для аналізу вибрана одна змінна, то обчислюється
значення автокореляційної функції rxy ( j)
для послідовних лагів j.
Автокореляційна функція дозволяє визначити якою мірою
динаміка зміни заданого фрагмента відтворюється у зсунутих в часі
його відрізках.
Якщо для аналізу вибрані дві змінні, то обраховується значення
кроскореляційної функції rxy ( j)
для послідовних лагів (зсувів) j
другої з вибраних змінних відносно першої.
Якщо часові ряди мають різну довжину, то отримуємо
попереджувальну діагностику і в якості n береться довжина більш
корельованого короткого ряду.
Кроскореляційна функція дає можливість визначити, в якою
мірою степінь динаміки зміни заданого фрагмента першого ряду
відтворюються у зсунутих в часі фрагментах другого ряду.
Видача результатів містить критичне значення r0 для нульової
гіпотези, «r(j)=0» для рівня значущості 0,05, яка дозволяє не брати до
уваги незначні коефіцієнти кореляції. Далі отримуємо значення
кореляційної функції із заданням лагів.
На завершення процедури маємо графік авто- чи
кроскореляційної функції.
Отримані результати можна перенести в ЕТ для подальшого
аналізу та побудови комплексних графіків з чисельною видачею
результатів через буфер обміну або безпосередньо з графіків даних
натисканням інструментальної кнопки «Сохр. Граф.»
17.1.3. Спектральний аналіз
Одним із загальноприйнятих способів аналізу структури
стаціонарних часових рядів є використання дискретного
перетворення Фур’є для оцінки спектральної густини або спектра
ряду. Цей метод може використовуватися:
hдля отримання описової статистики одного часового ряду або
описової статистики залежностей між двома часовими рядами;
hдля виявлення періодичних і квазіперіодичних властивостей
часових рядів;
544