АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Проверка гипотезы о наличии тренда

Читайте также:
  1. Актуализация опорных знаний. Проверка д/з.
  2. Аналитический вид тренда
  3. Взаимная проверка подлинности пользователей.
  4. Вопрос 25. Проверка знаний Правил. Виды проверок. Периодичность проведения проверок.
  5. Вопрос 28. Проверка знаний Правил. Виды проверок. Периодичность проведения проверок.
  6. Выбор аппаратуры защиты отходящих линий и проверка её на срабатывание при однофазном коротком замыкании.
  7. Выводы о наличии признаков фиктивного банкротства.
  8. Выездная налоговая проверка (ст 89 НК)
  9. Выездная налоговая проверка, ее назначение и порядок проведения.
  10. Выездная налоговая проверка. Порядок проведения (ст. 89).
  11. Гипотезы происхождения нефти
  12. Д) Проверка устойчивости колонны как единого стержня в плоскости рамы

Исследование временного ряда начинается с решения вопроса о его стационарности. Одним из возможных вариантов для этого служит проверка гипотезы Н0 о случайности (отсутствии) временноготренда при конкурирующей гипотезе Hi о неслучайности (наличии) временного тренда, основанная на сравнении средних значений первой и второй половины ряда, по статистике (расчетному значению критерия)

, (1)

где , - средние значения первой и второй половины ряда, имеющих длины nn, nb(nn + nb=n); , - дисперсии первой и второй половины ряда. Средние значения и дисперсии определяются по формулам

и , (2)

и . (3)

Значение сравнивается с критическим значением распределения Стьюдента t кр(α,k) с k=nn+nb-2 степенями свободы и уровнем значимости α. В случае, если гипотеза Н 0 о случайности временного тренда принимается и ряд считается стационарным. В противном случае - гипотеза Н 0 отвергается, что свидетельствует о значимости различия средних первой и второй половины ряда и неслучайности (наличии) временного тренда. Другими словами, ряд является динамическим.

Для проверки гипотезы о наличии тренда также можно воспользоваться критерием серий, методом Фостера-Стюарта и др. [1, 13].

Каждый член динамического ряда можно представить в виде

yt=ŷt+εt, (4)

где ŷt - теоретические значения уровней, вычисленные по уравнению тренда, εt – остатки (отклонения фактических уровней ряда от теоретических). Выражение (4) носит название модели временного ряда.

Моделирование временного ряда заключается в анализе его структуры; подборе, построении и проверке качества уравнения тренда; анализеостатков.

Построение тренда в теории временных рядов называется сглаживанием. Существующие методы выделения тренда можно разделить на две группы: методы численного сглаживания, когда тренд задается численными значениями сглаженных уровней, вычисленных по значениям уровней исходного ряда (метод скользящих средних, экспоненциальное сглаживание и др.), а также методы аналитического выравнивания (построение уравнения тренда).

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.005 сек.)