Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews | страница 62

3. С помощью какого алгоритма действий проверяются остатки на стационарность? Используются ли при тестировании остатков на стационарность их исходные уровни или первые разности? В каком случае результаты расширенного теста Дикки — Фуллера показывают стационарность остатков?

4. С помощью какого алгоритма действий можно получить описательную статистику? Назовите тест, с помощью которого остатки определяются на нормальное распределение? Как интерпретируются результаты этого теста? В каком случае можно говорить о левосторонней или правосторонней асимметрии в остатках, их «островершинном» или «плосковершинном» распределении?

5. Каким образом в EViews можно рассчитать точечный прогноз? Можно ли строить интервальные прогнозы исходя из их нормального распределения, если тестирование показало, что их распределение нельзя считать нормальным? Если — да, то в каком случае это можно делать?

6. Внимательно изучите табл. 4.10, а затем ответьте на следующие вопросы. Назовите уровень надежности, при котором доля точных интервальных прогнозов в большей степени соответствует заданному уровню надежности. При каком уровне надежности разница между фактическим и заданным уровнем надежности достигает своего максимума? Какую долю точных интервальных прогнозов можно получить, снизив заданный уровень надежности до 90 %?

7. Почему в полученной статистической модели возникла проблема избыточной ширины интервального прогноза? Подтвердите наличие этой проблемы конкретными цифрами. Как избыточный интервальный прогноз отражается на качестве прогнозирования?

В главе 4 мы убедились, что с помощью уравнения авторегрессии USDOLLAR = а × USDOLLAR(-l) + b × USDOLLAR(-2) можно строить точные интервальные прогнозы с 95 %-ным уровнем надежности. Во всяком случае, прогноз по этой статистической модели на май 2010 г. показал, что доля точных интервальных прогнозов очень близка к заданному 95 %-ному уровню надежности, рассчитанному на основе нормального распределения. И это несмотря на то, что сами остатки, полученные в результате решения уравнения регрессии, нельзя назвать нормально распределенными. Правда, при этом для части наблюдений у нас получились слишком широкие интервальные прогнозы. Как далее выяснится, решить эту проблему можно с помощью тестирования произошедших во временном ряде структурных изменений.