Olvassa el az online hogyan megjósolni a dollár
Az együttható k -ik autokorrelációs szintek (... Azaz, az 1., 2., ... 36.) sorrendben tárolt Eviews a következő képlet szerint:
Megjegyezzük, hogy az autokorrelációs együtthatót kiszámított Eviews, általában némileg eltér a kiszámított autokorrelációs együtthatót. A tény az, hogy a Eviews egyszerűsítése a számítást, Y - veszi az átlag a teljes minta, mivel általában Yt és Yt _K venni az átlagos sorozat.
Részleges autokorrelációs függvény egy sor részben autokorrelációs együtthatók r, összefüggését mérő az aktuális késleltetési idő sorozat Yt és az előző elmarad átmenetileg számos Yt-1, Yt _2 .... Yt _K _1 a megszüntetése a hatása más köztes időeltolódások. Természetes, hogy a nulla lag parciális korrelációs koefficiens ρ0 = 1, és a lag k = 1 ρ1 = r1. t. e. parciális korrelációs együttható egyenlő az együttható autokorrelációs.
A lag k értéke nagyobb, mint 1 Eviews rekurzívan kiszámítja a parciális autokorreláció a következő képlet segítségével:
ahol rk - autokorrelációs együtthatót a lag k.
Ez az algoritmus kiszámítása parciális korrelációs együttható által javasolt Box és Jenkins 1976-ban képviselt közelítés. Ahhoz, hogy megtalálja, pontosabb becslést, meg kell oldani a következő regressziós egyenletet, ahol találunk parciális korrelációs együttható ρk a lag k:
Ítélve korrelogram kapott (lásd. Táblázat. 3.1), a szintje autokorrelációs (AC) a referenciapolipeptid szintek az idő sorozat USDollar folyamatosan csökken kiindulva az 1. lag. Másfelől, a szintje parciális korrelációs (PAC) után drasztikusan csökken 1. lag után 2. lag oszcilláló módon nullához (r. F. körül ingadozik nulla).
Az utolsó két oszlop a táblázatban. 3.1 mutatják rendre a Q-statisztikát Ljung - Box (Q-Stat) és annak jelentőségét (Prob.) Minden egyes lag. Meg kell jegyezni, hogy a Q-statisztikák a lag k a vizsgálati statisztika alapján a nullhipotézis nem autokorrelációs dollár közötti ideiglenes dinamikáját számos t, és a dinamikája dollár idősorok t- k.
Ebben a Q-Ljung statisztika - doboz lag k- th sorrend a következő:
ahol T - a megfigyelések száma;
rk - k- edrendű autokorrelációs;
m - több beolvasott lemaradásokat.
Például, a képlet (3.12) a lag az 1. sorrend a következő:
Meg kell jegyezni, hogy abban az esetben, ha a táblázatban. 3.1 fontosságát (. Prob) 0-statisztika nagyobb, mint 0,05, a null hipotézist hiányában autokorrelációs szintek közötti sorozat lag k-edrendű nem tekinthető cáfolni 95% -os megbízhatósági szinten. Ha a jelentősége 0 statisztikák magasabb, mint 0,01, de kevesebb, mint 0,05, a null hipotézist hiányában autokorrelációs szintek közötti sorozat lag k-edrendű nem tekinthető cáfolni 99% etil-szintű megbízhatóságot. Alapján a kezdeti szinten korrelogram idősorait USDollar (lásd. 3.1 táblázat.), A jelentősége a Q-statisztikát az összes elmarad a 36 nulla, ezért a null hipotézist nem autokorreláció van térítve a maradékok minden lags.
Továbbá, az algoritmus alapján a 3. számú, „Hogyan oldja meg a regressziós egyenlet Excel», telepíti a megjelenő ablakban REGRESSZIÓS alábbi opciók (3.2.): Input intervallum az Y ($ B $ 1: $ B $ 214); INTERVAL x bemenetre ($ C $ 1: $ D $ 214); Megbízhatósági szinten (99); Kiadás időzítését ($ L $ 2).
A teljes verzió a könyv