Контрольная работа: Проверка адекватности выбранных моделей
Для проверки отрицательной автокорреляции с критическими значениями dj и d2 сравнивается не сам коэффициент d, а 4-d.
Для определения доверительных интервалов модели свойство
нормальности распределения остатков имеет важное значение. Поскольку временные ряды экономических показателей, как правило, невелики (<50), то проверка распределения на нормальность может быть произведена лишь приближенно, например, на основе исследования показателей асимметрии и эксцесса.
При нормальном распределении показатели асимметрии (А) и эксцесса (Э) равны нулю. Так как мы предполагаем, что отклонения от тренда представляют собой выборку из некоторой генеральной совокупности, то можно определить выборочные характеристики асимметрии и эксцесса, а также их среднеквадратические ошибки.
А=
(4)
Э=
(5)
σa =
(7)
где А- выборочная характеристика асимметрии;
Э- выборочная характеристика экцесса;
σА - среднеквадратическая ошибка выборочной характеристики асимметрии;
σЭ - среднеквадратическая ошибка выборочной характеристики экцесса.
Если одновременно выполняются следующие неравенства:
|А|<1,5σА ; | 
|<1,5σЭ (8)
то гипотеза о нормальном характере распределения случайной компоненты не отвергается.
Если выполняется хотя бы одно из неравенств
|А|≥2σА; |Э+
| ≥2σ (9)
то гипотеза о нормальном характере распределения отвергается.
Другие случаи требуют дополнительной проверки с помощью более мощных критериев.
Классификация прогнозов. Требования, предъявляемые к временным рядам, их компонентный состав
1. Изменения курса акций промышленной компании в течение месяца представлены в таблице:
курс акции (Дол.)
tYttYttYttYt
1 509 6 515 11 517 16 510
2 507 7 520 12 524 17 516
3 508 8 519 13 526 18 518
4 509 9 512 14 519 19 524
5 518 10 511 15 514 20 521
Проверить утверждение об отсутствии тенденции в изменении курса акций двумя способами:
а) с помощью метода Фостера - Стюарта;