Видео: Построим на нашем занятии модель временного ряда ARIMA(p,k,q). Обоснуем выбор спецификации уравнения. Произведём прогноз для модели и реализуем проверку качества. Для построения модели авторегрессии–скользящего среднего ARMA(p,d,q) воспользуемся пакетом STATISTICA. Строим график временного ряда: Далее задаём переменную: Получаем график временного ряда: Обратим внимание, для данного временного ряда характерны сезонные колебания c частотой 4. В пакете STATISTICA используем раздел: Дополнительные (Advanced Models)/модели ® Прогноз/серия времени (Time Series/Forecasting)...

Предварительный анализ в первой части: Видео: Переходим к построению временного ряда ARIMA. Предположим следующие параметры ARIMA: p=2, q=0, d=0. Построим временной ряд с заданными параметрами и добавлением компенсирующих импульсов d1 и d2. Заполняем диалоговое окно. Зависимая переменная: Pokazy. Независимая переменная: d1. Параметры модели: p=2, q=0, d=0. Выбираем точечный метод максимального правдоподобия. Получим: Модуль корней авторегрессии составляет 1,2048, что больше единицы, следовательно ряд авторегрессии является стационарным...