19.07.2013 Views

Економіко-математичне моделювання

Економіко-математичне моделювання

Економіко-математичне моделювання

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

k<br />

Yt = lg( xt<br />

+ m)<br />

або Y t = ( xt<br />

+ m)<br />

, (17.60)<br />

де параметр m для рядів із додатнім значенням переважно рівний нулю.<br />

Таке перетворення можна провести засобами блоку<br />

перетворення даних<br />

Ці трансформації, як правило, використовують для стабілізації<br />

дисперсії часового ряду або із змістовних міркувань. Наприклад,<br />

якщо інтерес представляють відносні зміни спостереженого ряду, то<br />

використовують логарифмічну трансформацію.<br />

У ряді випадків середнє стаціонарного процесу може<br />

змінюватися в часі згідно з деякою детермінованою функцією. Тоді<br />

корисно попередньо провести усунення тренду часового ряду.<br />

На практиці найчастіше використовуються моделі з числом<br />

параметрів p , q та d ( 0, 1 та 2).<br />

Для вибору моделі корисно звернутися до графіків автокореляції<br />

(АКФ) та часткової кореляції (ЧАКФ) функції модельованого<br />

процесу, користуючись такими їх властивостями:<br />

hАКФ нестаціонарного процесу характеризується поганим<br />

затуханням із зростанням лага: виконаємо декілька послідовних<br />

диференціювань часового ряду (розд.9.4 фільтр 1–В) з побудовою<br />

графіка АКФ, виберемо те значення d, яке забезпечує затухання АКФ<br />

на перших 20 лагах;<br />

hАКФ процесу p спадає плавно, а ЧАКФ має спад (тобто<br />

набуває вигляду експоненти чи затухаючої синусоїди) після p-го лага,<br />

тому вибір числа параметрів AR-моделі може бути проведеним за<br />

критеріями найменшої помилки прогнозу або за графіком ЧАКФ;<br />

hЧАКФ процесу порядку q спадає плавно, а АКФ має спад<br />

після q-го лага, тому вибір числа параметрів МА-моделі може бути<br />

проведеним за графіком АКФ;<br />

hАКФ і ЧАКФ процесу порядку (p–q) має спад після (p–q)-го<br />

лага, тому вибір числа параметрів ARIMA-моделі може проводитись<br />

за співставленням графіків АКФ та ЧАКФ.<br />

17.6. Розподілені лаги в інвестиційних процесах<br />

Одним із найбільш важливих прикладних аспектів<br />

<strong>моделювання</strong> розподілу лагів є моделі інвестиційних процесів. Із<br />

зрозумілою певною затримкою в часі інвестиції переходять у приріст<br />

основного капіталу (у вітчизняній статистиці використовується<br />

категорія «капітальні вкладення» або «введення основних фондів»).<br />

588

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!