Лабораторная №3 Александра Цвирко, 11 группа (стр. 2 )

4. Построение ARIMA-модели для x4. Строим коррелограмм ряда:

По поведению Partial Correlation определяем, что порядок AR=1; по поведению Autocorrelation определяем, что порядок MA=1. Это соответствует модели ARIMA(1,1). Оцениваемая модель в Equation имеет вид: x4 c @trend AR(4) MA(4).

Dependent Variable: X4
Method: Least Squares
Date: 03/20/08 Time: 22:20
Sample(adjusted): 1997:2 2007:1
Included observations: 40 after adjusting endpoints
Convergence not achieved after 100 iterations
Backcast: 1997:1
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	310.9135	99.17330	3.135052	0.0034
@TREND	-7.686653	3.490370	-2.202246	0.0341
AR(1)	0.512345	0.126442	4.052026	0.0003
MA(1)	-0.967002	0.072696	-13.30205	0.0000
R-squared	0.376751	Mean dependent var	209.2250
Adjusted R-squared	0.324814	S. D. dependent var	754.8444
S. E. of regression	620.2535	Akaike info criterion	15.79277
Sum squared resid		Schwarz criterion	15.96166
Log likelihood	-311.8555	F-statistic	7.253943
Durbin-Watson stat	2.063691	Prob(F-statistic)	0.000629
Inverted AR Roots	.51
Inverted MA Roots	.97

Графически модель выглядит так:

3. Построение ARIMA-модели для x5. Строим коррелограмм ряда:

По поведению Partial Correlation определяем, что порядок AR=1, а по поведению Autocorrelation определяем, что MA=1. Исходя из полученных данных строим модель в объекте Equation, которая в общем виде имеет вид: x5 c @trend MA(8). Получаем результат:

Dependent Variable: X5
Method: Least Squares
Date: 03/20/08 Time: 22:27
Sample(adjusted): 1997:1 2007:1
Included observations: 41 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 9 iterations
Backcast: 1995:1 1996:4
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	228.1554	91.54412	2.492299	0.0172
@TREND	-7.892778	3.155333	-2.501409	0.0168
MA(8)	-0.870022	0.037242	-23.36100	0.0000
R-squared	0.432340	Mean dependent var	32.51899
Adjusted R-squared	0.402463	S. D. dependent var	299.1075
S. E. of regression	231.2116	Akaike info criterion	13.79490
Sum squared resid	2031435.	Schwarz criterion	13.92028
Log likelihood	-279.7954	F-statistic	14.47073
Durbin-Watson stat	1.728964	Prob(F-statistic)	0.000021
Inverted MA Roots	.98	i	i	.00+.98i
	-i	-i	-.69+.69i	-.98

Графически модель выглядит так: