Понятно также, что авторегрессионная модель первого порядка (6) допускает очевидные обобщения на модели более высокого порядка (см. Id в гл. II и [143]). [c.391]
Так как дисперсионная матрица для и не является скалярной, обыкновенный метод наименьших квадратов оказывается неэффективным и наилучшая линейная несмещенная оценка вектора р достигается с помощью обобщенного метода наименьших квадратов. Если, например, известно, что возмущения формируются в рамках авторегрессионной схемы первого порядка и значение параметра р задано, то обобщенный метод [c.257]
Обобщенная авторегрессионная модель условной неоднородности GAR H(p, q). Успех применения модели AR H[p) привел к появлению различных ее обобщений, уточнений, модификаций и т. п. [c.134]
Если удастся построить АКМ4-модель для ряда остатков, то можно получить эффективные оценки параметра р, а также несмещенные и состоятельные оценки дисперсий р с помощью обобщенного метода наименьших квадратов. Мы рассмотрим эту процедуру на простейшей (и в то же время наиболее часто встречающейся) авторегрессионной модели первого порядка. [c.181]
Анализ временных рядов включает в себя очень широкий спектр проблем. В этой главе мы ограничимся четырьмя целями. Первая — это объяснить доступным языком значение наиболее важных терминов, используемых- и анализе временных рядов (динамических процессов). Вторая — проанализировать процесс построения временных рядов как однофакторный стохастический процесс, т.е. стохастический процесс, составляющие которого являются функциями одной рассматриваемой переменной. Третья и четвертая цели — объяснить два эконометрических метода, используемых для анализа временных рядов. Термин "эконо-метрические методы" здесь показывает, что процесс моделируется как функция, зависящая от нескольких переменных, не только от рассматриваемой. Два метода, которые в последнее время все чаще используются при анализе финансовой информации, — это коинтеграция и авторегрессионная условная гетероскедастичность (AR H) и ее обобщенная форма — GAR H. Однако перед тем, как приступить к анализу этих концепций, мы должны определиться с некоторыми понятиями и объяснить некоторые основные формы анализа временных рядов. [c.314]
В общем случае, конечно, мы не располагаем информацией ни порядке автокорреляции, ни о значениях параметров в соответствуя щей авторегрессионной схеме, так что не удается получить оценки п тем непосредственного применения обобщенного метода наименьши квадратов. Тем не менее их можно найти приближенно с помощью ра [c.259]