Лабораторная работа № 2. Разложение временного ряда на составляющие динамики (стр. 2 )

Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 02/28/08 Time: 19:56
Sample: 1996:1 2007:1
Included observations: 45
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	9.006465	16.44057	0.547819	0.5868
@TREND	4.717089	0.658641	7.161855	0.0000
D20024	285.2321	56.29356	5.066870	0.0000
D20064	142.4587	57.94672	2.458443	0.0183
R-squared	0.709077	Mean dependent var	122.2867
Adjusted R-squared	0.687790	S. D. dependent var	99.38200
S. E. of regression	55.53040	Akaike info criterion	10.95643
Sum squared resid	126428.7	Schwarz criterion	11.11702
Log likelihood	-242.5196	F-statistic	33.31033
Durbin-Watson stat	0.824292	Prob(F-statistic)	0.000000

В результате получим, что D20024 и В 20064 значимы, т. е. верно определены моменты выброса..

Результаты проверки данной модели (фиктивных переменных на значимость и наличие сезонности) можно представить в следующем виде:

Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 02/28/08 Time: 20:27
Sample: 1996:1 2007:1
Included observations: 45
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
D20024	269.8036	60.03690	4.493964	0.0001
D20064	126.6191	61.79017	2.049178	0.0474
@TREND	4.742786	0.674614	7.030365	0.0000
@SEAS(1)	11.40038	22.11529	0.515498	0.6092
@SEAS(2)	4.219677	22.22508	0.189861	0.8504
@SEAS(4)	23.74113	23.37907	1.015487	0.3163
@SEAS(3)	-3.023109	22.66106	-0.133405	0.8946
R-squared	0.717934	Mean dependent var	122.2867
Adjusted R-squared	0.673397	S. D. dependent var	99.38200
S. E. of regression	56.79597	Akaike info criterion	11.05884

В результате получаем модель, где коэффициенты сезонности незначимы

Следующий шаг — проверка на уровни

Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 02/28/08 Time: 20:37
Sample: 1996:1 2007:1
Included observations: 45
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
@TREND	2.917093	0.574502	5.077604	0.0000
D20024	342.8385	49.03816	6.991260	0.0000
D20064	129.5479	48.14196	2.690956	0.0103
DU20024	99.31715	23.50899	4.224645	0.0001
R-squared	0.795826	Mean dependent var	122.2867
Adjusted R-squared	0.780887	S. D. dependent var	99.38200
S. E. of regression	46.52024	Akaike info criterion	10.60234
Sum squared resid	88729.43	Schwarz criterion	10.76293
Log likelihood	-234.5526	Durbin-Watson stat	1.082588

Таким образом переменная du20024 значима и мы включаем ее в модель

Проверка остатков на стационарность

1996:1	17
1996:2	14.
1996:3	11.
1996:4	43.
1997:1	102.
1997:2	67.
1997:3	2.
1997:4	114.
1998:1	21.
1998:2	58.
1998:3	7.
1998:4	4.
1999:1	114.
1999:2	82.
1999:3	41.
1999:4	47.
2000:1	-22.
2000:2	-21.
2000:3	-24.
2000:4	-16.
2001:1	-43.
2001:2	-44.
2001:3	-31.
2001:4	-35.
2002:1	-21.
2002:2	-27.
2002:3	-9.
2002:4	0
2003:1	8.
2003:2	-43.
2003:3	29.
2003:4	20.
2004:1	29.
2004:2	22.
2004:3	9.
2004:4	42.
2005:1	-88.
2005:2	-41.
2005:3	-41.
2005:4	27.
2006:1	-28.
2006:2	4.
2006:3	14.
2006:4	0
2007:1	34.

Используя тест ADF, получаем следующие результаты: