Dacă modelul AP are prima (p = 1) sau a doua ordine (p = 2), atunci dobândește următoarea formă:
Identificarea modelului AP (p) constă în determinarea ordinii sale p. Una dintre condițiile prealabile pentru acest tip de model este de a le aplica la un proces staționar. Prin urmare, într-un sens mai larg, de identificare a modelului include, de asemenea, selectarea unei metode de transformare a seriei originale de observații, având de obicei o anumită tendință în numărul staționar (sau în apropierea acestuia). Una dintre cele mai comune modalități de a rezolva această problemă - luând diferențele succesive, și anume Trecerea de la seria originală la o serie de diferențe de ordinul întâi și apoi de al doilea.
Rândurile fără tendință, de regulă, nu prezintă interes pentru economiști. Modelele AP nu sunt, în general, concepute pentru a descrie procese cu tendință, dar descriu bine fluctuațiile, ceea ce este foarte important pentru cartografierea dezvoltării indicatorilor instabili.
Pentru a aplica modelul AR proceselor economice cu o tendință, în prima etapă se formează serii de timp staționare, cu excepția unei tendințe prin mutarea din seria originală la o serie de diferențe de valori învecinate ale unui număr de membri. De exemplu, trecerea de la yt inițială serie (t = 1,2. N) la un număr de (T = 1,2, nd) a primelor diferențe (d = 1) sau a doua (d = 2) se efectuează după cum urmează:
t = 1, 2. n pentru d = 0;
t = 1,2. n - 1 pentru d = 1;
t = 1,2. n - 2 pentru d = 2.
Seria inițială (inițială) este o serie integrată a primei ordini, când primele sale diferențe formează o serie dinamică staționară. Dacă este necesară o serie de diferențe secundare pentru a forma o serie temporală staționară, atunci seria inițială se numește o serie integrată de ordinul doi și așa mai departe.
Cea mai simplă modalitate de a determina cea mai potrivită serie de diferențe este de a calcula varianța pentru fiecare serie (d = 0, 1, 2). Pentru o prelucrare ulterioară, este aleasă o serie a cărei valoare este minimă.
La construirea modelelor ARISS utilizând instrumente software, sunt implementate următoarele:
b) estimarea parametrilor modelului;
c) verificarea adecvării modelului.
Exemplul 5.4. Luați în considerare construirea unei prognoze de vânzări utilizând programul SPSS.
Ca urmare a calculelor, modelul ARIMA (1, 1, 0) a fost ales ca fiind cel mai bun. Mai jos în tabel. 5.8 și 5.9 sunt calculele de construcție a prognozei volumului vânzărilor, realizată utilizând programul SPSS. În Fig. 5.2 prezintă rezultatele aproximării și predicției pentru acest model. Modelul construit se caracterizează printr-un coeficient de determinare ridicat de 0,986 și o valoare mică a erorii relative medii de aproximație de 6,48%.
Parametrii modelului ARIPS
Trimiteți-le prietenilor: