OMVX priklausomybė nuo JAV dolerio kurso lito atžvilgiu 2003-2008 metai
Ištrauka
1. Diferencijavimo laipsnis d šiuo atveju yra 1, kadangi diferencijavus 1 kartą korelogramoje nei viena reikšmė neiišlenda už punktyrinių linijų. Pirmoji didžiausia ACF reikšmė rodo, kad eilutėje egzistuoja tiesinis trendas.2. Pasirinkau modelį, kuris turi mažiausią paklaidų variaciją, t.y. mažiausias AIC ir SIC kriterijų reikšmes. Tam tikslui sudaroma šių kriterijų palyginimo lentelė, kurioje matyti, jog geriausias ARIMA modelis yra ARIMA(0,1,2)3. Atliekant liekamųjų paklaidų nustatymą mano darbe matoma, jog nulinė hipotezė apie liekamųjų paklaidų koreliacijos nebuvimą yra tenkinama, nes visos ACF ir PCF reikšmės yra punktyrinių linijų ribose. 4. Atliekant prognozavimą 5 laikotarpiams į priekį naudojami dinaminis ir statinis prognozavimo metodai. Dinaminis prognozavimo metodas leidžia prognozuoti n žingsnių į priekį remiantis anksčiau prognozuotomis reikšmėmis. Statinis metodas naudoja ne prognozuotas, bet realias reikšmes, ir šis metodas dar vadinamas prognozavimu 1 žingsniu
Turinys
- Turinys3
- 1.1. Namų darbo „Darbo su EVIEWS pradmenys“ I dalis4
- 1.1.1 Duomenų įvedimas4
- 1.1.2 Kintamųjų statistinės charakteristikos4
- 1.1.3 Grafinės diagramos5
- 1.2. Namų darbo „Porinės tiesinės regresijos (PTR) modelio sudarymas“ II dalis10
- 1.2.1 PTR modelio įverčių apskaičiavimas10
- 1.2.2 Įverčių reikšmingumo tikrinimas13
- 1.2.3 Modelio reikšmingumo tikrinimas13
- 1.2.4 Pasikliautinųjų intervalų skaičiavimas14
- 1.2.5 Parametrų stabilumo tikrinimas14
- 1.2.5 Priklausomojo kintamojo prognozavimas15
- 2. Porinės netiesinės regresijos (PNR) modelio sudarymas16
- 2.1. Hiperbolinės regresijos modelio įvertinimas16
- 2.2 PTR modelio įvertinimas17
- 2.3 Koreliacijos rodiklių palyginimas18
- 2.4 Polinominės regresijos modelio įvertinimas19
- 2.5 Log-log regresijos modelio įvertinimas20
- 2.6 Log-lin regresijos modelio įvertinimas21
- 2.7 Lin-log regresijos modelio įvertinimas22
- 2.8 PNR modelio atranka23
- 3. ARIMA modelio tyrimas24
- 3.1 Galutinė ACF/PACF korelograma bei pasirinktas diferencijavimo laipsnis d24
- 3.2 Lentelė su AIC ir SIC kriterijų reikšmėmis ir pasirinktas geriausias ARIMA modelis25
- 3.3 Galutinė liekamųjų paklaidų ACF/PACF korelograma25
- 3.4 Pasirinkto ARIMA modelio dinaminė ir statinė prognozė26
- 3.5 Išvados apie tirtus ARIMA modelius27
- Literatūros sąrašas28
Reziumė
- Lygis
- Universitetas
- Įkeltas
- Bal 6, 2016
- Publikuotas
- 2009 m.
- Apimtis
- 28 psl.
Ne tai, ko ieškai?
Išbandyk mūsų paiešką tarp daugiau nei 16600 rašto darbų