в июне 1992 г. до 30,4956 руб. в мае 2010 г., т. е. увеличился в 243,5 раза!
С учетом методики расчета нижней и верхних границ интервального прогноза (см. формулы (4.15) и (4.16)) становится вполне понятным, почему у нас в результате возникла проблема избыточной ширины интервального прогноза. Так, при прогнозе на август 1992 г. общий диапазон интервального прогноза (верхняя граница интервального прогноза минус нижняя граница интервального прогноза) при 95 %-ном уровне надежности составил 3 руб. 22,43 коп. (см. табл. 4.11), в то время как фактическое значение курса доллара было равно лишь 20,5 коп. В свою очередь при прогнозе на май 2010 г. общий диапазон интервального прогноза был равен 3 руб. 23,72 коп., а фактический курс доллара составил 30 руб. 49,56 коп. Легко подсчитать, что в августе 1992 г. диапазон интервального прогноза в 15,7 раза превышал фактический курс доллара, в то время как в мае 2010 г. его доля в стоимости курса американской валюты составила вполне приемлемые 10,62 %.
Почему для начальных наблюдений временного ряда у нас получился столь широкий диапазон интервального прогноза? Как построить статистическую модель с приемлемым диапазоном интервального прогноза? Стоит ли при этом исключать из расчетной базы данных часть наблюдений? И если исключать часть наблюдений все-таки необходимо, то как определить оптимальную выборку данных, которая необходима нам для составления предсказаний с оптимальным диапазоном интервального прогноза?
Чтобы ответить на эти вопросы, необходимо сделать следующее. Во-первых, познакомиться с такими понятиями, как устойчивость прогностической модели к внешним шокам; во-вторых, узнать, какого рода бывают изменения структурной стабильности временного ряда; в-третьих, научиться проводить тесты Чоу на структурную стабильность и на точность прогноза; в-четвертых, освоить методику проведения теста Д. Гуйарати по определению характера структурного сдвига; и, в-пятых, на основе результатов последнего теста научиться выделять выборку данных, необходимую для получения предсказаний с оптимальным диапазоном интервального прогноза.
Контрольные вопросы и задания
1. При каком уровне надежности статистически значим свободный член уравнения авторегрессии, если его p-значение равно 0,037226? Стоит ли его включать в уравнение, если мы хотим составить уравнение регрессии с 99 %-ным уровнем надежности?
2. С помощью какого алгоритма действий уравнения авторегрессии проверяются на автокорреляцию в остатках? При использовании
