Časové řady typu I(0) a I(1)

Podobné dokumenty
UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ. Katedra fyziky ZÁKLADY FYZIKY I. Pro obory DMML, TŘD a AID prezenčního studia DFJP

PJS Přednáška číslo 2

Přechodové jevy RC. Řešení přechodového jevu v obvodech 1. řádu RC. a) varianta nabíjení ideálního kondenzátoru u C (t)

MECHANICKÉ KMITÁNÍ TLUMENÉ

SP2 01 Charakteristické funkce

Úhrada za ústřední vytápění bytů II

Modely veličin spojitých v čase funkce spojité v čase Binární matematické operace konvoluce a korelace

Digitální učební materiál

4. PRŮBĚH FUNKCE. = f(x) načrtnout.

transformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované.

Aplikace VAR ocenění tržních rizik

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

0.1 reseny priklad 4. z

Pasivní tvarovací obvody RC

Model spotřeby soukromého sektoru (domácností)

Heteroskedasticita. , což by odpovídalo homoskedasticitě 2 T

REGULACE. Akční členy. Měřicí a řídicí technika přednášky LS 2006/07. Blokové schéma regulačního obvodu MRT-07-P4 1 / 13.

L HOSPITALOVO PRAVIDLO

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA,

Vliv prostupů tepla mezi byty na spravedlivost rozúčtování nákladů na vytápění

1. Okrajové podmínky pro tepeln technické výpo ty

Seznámíte se s pojmem primitivní funkce a neurčitý integrál funkce jedné proměnné.

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava 4. TROJFÁZOVÉ OBVODY

USE OF ELASTICITY CATEGORY IN FORMING OF PERSPECTIVE AGRICULTURAL POLICY TOWARDS SUSTAINABLE DEVELOPMENT

REGRESNÍ ANALÝZA NESTACIONÁRNÍCH EKONOMICKÝCH ČASOVÝCH ŘAD

= 1, což však má oprávnění jen v určitých situacích. V takovémto případě lze chování produkce vystihnout závislostí K L

4EK211 Základy ekonometrie

EKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu

Autokorelace náhodných složek

3.3. Derivace základních elementárních a elementárních funkcí

1. Určíme definiční obor funkce, její nulové body a intervaly, v nichž je funkce kladná nebo záporná.

Teorie obnovy. Obnova

Dynamické systémy. y(t) = g( x(t), t ) kde : g(t) je výstupní fce. x(t) je hodnota vnitřních stavů

Ekonometrická analýza panelových dat s aplikací na vybavenost domácností

Biologické modely. Robert Mařík. 9. listopadu Diferenciální rovnice 3. 2 Autonomní diferenciální rovnice 8

10 Lineární elasticita

ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ PŘI MODELOVÁNÍ VZTAHŮ MEZI ČASOVÝMI ŘADAMI

M ě ř e n í o d p o r u r e z i s t o r ů

10. Elektromagnetická indukce

Laplaceova transformace Modelování systémů a procesů (11MSP)

Seznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat.

FYZIKA 3. ROČNÍK. Nestacionární magnetické pole. Magnetický indukční tok. Elektromagnetická indukce. π Φ = 0. - magnetické pole, které se s časem mění

8. OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE Diferenciální rovnice prvního řádu separovatelná, homogenní, lineární, Bernoulliova, exaktní...

( ) Základní transformace časových řad. C t. C t t = Μ. Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1

Úvod do analýzy časových řad

Lineární rovnice prvního řádu. Máme řešit nehomogenní lineární diferenciální rovnici prvního řádu. Funkce h(t) = 2

Phillipsova křivka a její vypovídací schopnost v podmínkách české ekonomiky v letech

Navazující magisterské studium MATEMATIKA 2016 zadání A str.1 Z uvedených odpovědí je vždy

I. MECHANIKA 8. Pružnost

Difúze. 0 m n pu p m n pu kbt n. n u D n n m. Fickův zákon Po dosazení do rovnice kontinuity

Derivace funkce více proměnných

Reálné opce. Typy reálných opcí. Výpočet hodnoty opce. příklady použití základních reálných opcí

11. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA. slide 0

10. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA. slide 1

Měrná vnitřní práce tepelné turbíny při adiabatické expanzi v T-s diagramu

7. Soustavy lineárních diferenciálních rovnic.

1.3 Derivace funkce. x x x. . V každém bodě z definičního oboru má každá z těchto funkcí vlastní derivaci. Podle tabulky derivací máme:

listopadu 2016., t < 0., t 0, 1 2 ), t 1 2,1) 1, 1 t. Pro X, U a V najděte kvantilové funkce, střední hodnoty a rozptyly.

IMITANČNÍ POPIS SPÍNANÝCH OBVODŮ

4.3.2 Vlastní a příměsové polovodiče

Funkce hustoty pravděpodobnosti této veličiny je. Pro obecný počet stupňů volnosti je náhodná veličina

Přijímací zkoušky do NMS 2013 MATEMATIKA, zadání A,

Schéma modelu důchodového systému

NUMP403 (Pravděpodobnost a Matematická statistika II) 1. Na autě jsou prováděny dvě nezávislé opravy a obě opravy budou hotovy do jedné hodiny.

PJS Přednáška číslo 2

USTÁLENÝ CHOD VEDENÍ 400 KV

4. Přechodné děje. 4.1 Zapínání střídavého obvodu

MA1: Cvičné příklady funkce: D(f) a vlastnosti, limity

PRŮMYSLOVÉ PID REGULÁTORY: TUTORIAL

Vybrané metody statistické regulace procesu pro autokorelovaná data

9 Viskoelastické modely

Statika 1. Miroslav Vokáč ČVUT v Praze, Fakulta architektury. Statika 1. M. Vokáč. Plocha.

Komentovaný vzorový příklad výpočtu suterénní zděné stěny zatížené kombinací normálové síly a ohybového momentu

ε, budeme nazývat okolím bodu (čísla) x

Fyzikální podstata fotovoltaické přeměny solární energie

10. ANALOGOVĚ ČÍSLICOVÉ PŘEVODNÍKY

Volba vhodného modelu trendu

V EKONOMETRICKÉM MODELU

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

Metodika odhadu kapitálových služeb

Kmitání tělesa s danou budicí frekvencí

Kontrola oteplení trakčních motorů

Praktické aspekty implementace jednoduchých číslicových regulátorů

KIRSTEN BIEDERMANNOVÁ ANDERS FLORÉN PHILIPPE JEANJACQUOT DIONYSIS KONSTANTINOU CORINA TOMAOVÁ TLAKEM POD

DYNAMIKA časový účinek síly Impuls síly. 2. dráhový účinek síly mechanická práce W (skalární veličina)

KMITÁNÍ. . (3) Zřejmě z obrázku je patrno, že

NA POMOC FO. Pád vodivého rámečku v magnetickém poli

Úloha V.E... Vypař se!

část 8. (rough draft version)

(1) Známe-li u vyšetřovaného zdroje závislost spektrální emisivity M λ

Diferenciální rovnice 1. řádu

k 1 P R 2 A t = 0 c A = c A,0 = A,0 c t Poměr rychlostí vzniku produktů P a R je konstantní a je roven poměru příslušných rychlostních konstant.

STATICKÉ A DYNAMICKÉ VLASTNOSTI ZAŘÍZENÍ

INTERGRÁLNÍ POČET. PRIMITIVNÍ FUNKCE (neurčitý integrál)

Zjednodušený výpočet tranzistorového zesilovače

Práce a výkon při rekuperaci

XI-1 Nestacionární elektromagnetické pole...2 XI-1 Rovinná harmonická elektromagnetická vlna...3 XI-2 Vlastnosti rovinné elektromagnetické vlny...

5 GRAFIKON VLAKOVÉ DOPRAVY

8.1 Systémy vytápění a chlazení a mikroklima budov

Transkript:

Aca oconomca pragnsa 6: (2), sr. 7-, VŠE Praha, 998. ISSN 572-343 (Rukops) Časové řady ypu I() a I() Josf Arl Úvod Př analýz konomckých časových řad má smysl rozlšova saconární a nsaconární časové řady. Saconární časové řady s označují aké jako časové řady s krákou paměí, nsaconární časové řady s označují jako řady s dlouhou paměí. Zaímco u řad s krákou paměí s vlv šoku z mnulého období časm posupně vyrácí, u řad s dlouhou paměí s projvuj nusál. Odlšnos v charakru ěcho časových řad jsou dány zásadním rozdíly v jjch gnrujících procsch. Př zkoumání vzahů mz časovým řadam j v prax snaha používa klasckou rgrsní analýzu. Vlm důlžým přdpokladm konvnční asympocké or pro odhady modou njmnších čvrců j saconara vysvělujících proměnných. Př prakckých aplkacích s časo na posouzní ohoo přdpokladu zapomíná. Někdy s však analyc uvědomují, ž jjch časové řady njsou saconární, provdou dy nějakou ransformac (obvykl odsraní lnární drmnscký rnd) bz ohldu na charakr gnrujícího procsu a s ako ransformovaným časovým řadam pracují jako by byly saconární. V obou případch můž vznknou problém, krý s označuj jako zdánlvá rgrs. Zdrojm zdánlvé rgrs jsou rozdílné sochascké rndy vysvělované a vysvělující proměnné. Hlavním cílm ohoo článku j vysvěl základní rozdílnos v saconárních gnrujících procsch I() a nsaconárních gnrujících procsch I(). V éo souvslos jsou uvdny základní problémy vznkající př modlování časové řady obsahující sochascký pomocí funkc s časovou proměnnou.. Časové řady ypu I() Uvažujm njprv auorgrsvní procs prvního řádu (označuj s jako AR()) Y = ρy - +, () kd { } j procs bílého šumu, j. procs s nulovou auokorlační funkcí, nulovým sřdním hodnoam a konsanním rozpyly σ 2. Sručně lz yo vlasnos zapsa jako { } IID(, σ 2 ) ( IID znamná Idncaly Indpndnly Dsrbud ) (2) Přdpokládjm dál ž ρ <. Přdpokládjm, ž procs má počák v čas = a ž Y j drmnscká počáční podmínka. Obcné řšní dfrnční rovnc má poom formu Sřdní hodnoa ohoo procsu j Y = ρ Y + ρ Budm-l uvažova čas +s, bud mí sřdní hodnoa formu. (3) E(Y ) = ρ Y. (4) E(Y +s ) = ρ +s Y. (5)

Porovnám-l sřdní hodnoy (4) a (5), j zřjmé, ž s s časm mění, akž procs () nmůž bý saconární. Avšak s růsm do nkončna výraz ρ Y konvrguj k nul, akž ρ lm Y =. (6) Pro =, prakcky pro dosačně vysoké plaí, ž procs () má násldující vlasnos: (AI) E(Y ) =, j. npodmíněná sřdní hodnoa j nulová, (AII) D(Y ) = E(Y -µ) 2 = E[( + ρ - + ρ 2-2 +... ) 2 ] = σ 2 [+ρ 2 +ρ 4 +...] = σ 2 /(-ρ 2 ), j. npodmíněný rozpyl j konsanní a nzávslý na čas, (AIII) E[(Y -µ)(y -s -µ)] = E[( + ρ - + ρ 2-2 +...)( -s + ρ -s- + ρ 2 -s-2 +...)] = σ 2 ρ s [+ρ 2 +ρ 4 +...] = σ 2 ρ s /(-ρ 2 ), j. auokorlační funkc nzávsí na čas a s rosoucím posunuím s jjí hodnoy klsají, procs má dočasnou paměť, Budm-l uvažova v procsu (), krý má počák v = jšě konsanu, j. obcným řšním j vzah Př Y = a + ρy - +, (7) Y = a ρ + ρ Y + ρ. (8) lm Y = a /( ρ) + ρ, (9) akž npodmíněná sřdní hodnoa procsu j rovna výrazu a/(-ρ) a j dy rovněž nzávslá na čas. Rozpyl a auokorlační funkc s nmění. J dy zřjmé, ž pro dané drmnscké Y a ρ < j řba aby bylo dosačně vysoké, jnak časová řada gnrovaná procsm () nmusí bý saconární. Příčnou nsaconary j dy v omo případě drmnscká počáční podmínka. Př prakcké čnnos j vhodné př nbzpčí ohoo případu vyncha několk počáčních pozorování. Pokud nxsuj drmnscká počáční podmínka Y, obcné řšní jako souč homognního a parkulárního řšní má var Y = a /( ρ) + ρ + Aρ, () kd A j lbovolná konsana. Procs () j saconární když j výraz Aρ rovn nul. Taková suac nasan v případě, ž = nbo konsana A =. Tuo konsanu lz nrprova jako odchylku od rovnovážného savu rsp. kvlbra. Pokud j konsana A nulová, procs j v kvlbru. Sjné podmínky saconary plaí pokud j počáční podmínkou náhodná vlčna s sřdní hodnoou rovnou nul rsp. a/(-ρ) a rozpylm σ 2 /(-ρ 2 ). Výš uvdné podmínky saconary lz zobcn na procsy ARMA(p, q). Saconární procsy s nazývají ngrovaným procsy řádu nula a označují s jako I(). Jm gnrované časové řady s označují jako řady ypu I(). 8

Příklad Na obr. j zachycna časová řada gnrovaná procsm Y = 5, +,6Y - +. Tno procs j saconární, j. I(), akž časová řada j ypu I(). Obrázk Časové řady ypu I() Uvažujm nyní procs Y = Y - + 2, () kd { 2 } IID(, σ 2 2 ). Tno procs s označuj jako náhodná procházka ( random walk ). Jd o zvlášní případ procsu AR(), kd ρ =. Přdpokládjm, ž má počák v čas = a Y j počáční drmnscká podmínka. Poom obcné řšní (dfrnční rovnc ()) j Y = Y + Náhodná procházka má násldující vlasnos: (BI). (2) E(Y ) = Y, j. npodmíněná sřdní hodnoa j konsanní a nzávslá na čas, (BII) D(Y ) = E[( 2 + 2- +...+ 2 )( 2 + 2- +...+ 2 )] = σ 2 2, j. npodmíněný rozpyl závsí na čas, (BIII) E[(Y -Y )(Y -s -Y )] =E[( 2 + 2- +...+ 2 )( 2-s + 2-s- +...+ 2 )] = j= 2 j =E[( 2-s ) 2 +( 2-s- ) 2 +...+ ( 2 ) 2 ] = (-s)σ 2 2, npodmíněný rozpyl v čas (-s) j D(Y -s ) = (-s)σ 2 2, korlační kofcn má dy var ρ s = ( - s)/ ( s) = ( s)/ = s/, j. korlační kofcn závsí na čas a s př daném posunuí s konvrguj k jdné. Z výš uvdných vlasnosí vyplývá, ž náhodná procházka j nsaconární procs. Zdrojm jjí nsaconary j sochascký rnd. Za přdpokladu vlčn procsu {2} má podmíněná sřdní hodnoa Y + var Podmíněnou sřdní hodnou Y +s získám z vzahu j= 2 j E (Y + ) = E (Y + 2+ ) = Y. (3) 9

j. s Y +s = Y +, (4) 2+ s 2 + E (Y +s ) = Y + E = Y. (5) Podmíněné sřdní hodnoy Y +s pro všchna kladná s s rovnají Y. Avšak šoky 2 mají nklsající vlv. Zahrnm-l do procsu () konsanu, j. poom za přdpokladu počáční podmínky Y jj lz vyjádř jako Y = µ + Y - + 2, (6) Y = Y + µ +. (7) Kromě sochasckého rndu no procs obsahuj jšě lnární drmnscký rnd Y + µ. Npodmíněná sřdní hodnoa má formu Rozpyl a auokorlační funkc s nmění. j= 2 j E(Y ) = Y + µ. (8) Vzhldm k vlasnosm (nulová sřdní hodnoa, konsanní rozpyl, nulová auokorlační funkc) j procs bílého šumu procsm ypu I(). Jslž { 2 } bud nějaký saconární procs AR, nvrblní procs MA nbo saconární a nvrblní procs ARMA, poom procs () bud mí vzhldm k vlasnosm (AI) - (AIII) obdobné vlasnos jako náhodná procházka. J zřjmé, ž nsaconární procsy ohoo ypu lz saconarzova jjch první dfrncí. Tyo procsy s nazývají ngrované řádu jdna a označují s jako I(). Jm gnrované časové řady s označují jako řady ypu I(). Příklad 2 Na obr. 2 j zachycna časová řada gnrovaná procsm Y = Y - + 2. Jdná s o ngrovaný procs řádu jdna, akž časová řada j ypu I(). Obrázk 2

3. Modlování časových řad ypu I() pomocí modlů s časovou proměnnou Řšní problémů spjaých s ngrovaným časovým řadam časo vychází z přdsavy, ž jjch nsaconara by mohla bý dobř zachycna pomocí nějaké drmnscké funkc časové proměnné. Kdyby ao přdsava byla rálná, sačlo by pomocí dané funkc odsran zdroj nsaconary a pracova dál pouz s rzdu. Bohužl jak analycké, ak smulační sud ukazují, ž no posup nlz vol. Přdpokládjm časovou řadu Y, krá j gnrována procsm náhodné procházky Y = Y - + 2. (9) Úkolm j odsran rnd z éo nsaconární časové řady (yp gnrujícího procsu nznám) pomocí lnární funkc časové proměnné. Za ímo účlm s nabízí použí násldující rgrsní modl Y = α + β + u. (2) V sud Durlauf, Phllps (988) bylo dokázáno, ž za přdpokladu α = β = má odhad $β lmní rozdělní, kré dgnruj v nul (vz např. Lkš, Machk (98)) a α $ má dvrgnní rozdělní zn., ž rozpyl odhadu α $ ros s zvěšujícím s rozsahm výběru. Výsldky -su jsou nspolhlvé (ndkují významnos příomnos časové proměnné v modlu, v krém v skučnos ao proměnná nní), když odhad β $ konvrguj k své skučné nulové hodnoě, nboť -saska (aké F-saska) př planos hypoézy H: β = nkonvrguj k nul, al j s pravděpodobnosí jdna asympocky nohrančna (což j důsldk dgnrovaného lmního rozdělní β $ ). Lraura: Arl, J.: Rgrsní analýza nsaconárních konomckých časových řad, Polcká konom, 997, č. 2 Arl, J.: Kongrac v jdnorovncových modlch. Polcká konom, 997, č. 5 Durlauf, S.N. - Phllps, P. C. B.: Trnds vrsus Random Walks n Tm Srs Analyss, Economrca, 56, 988 Lkš, J. - Machk, J.: Poč pravděpodobnos, SNTL, Praha, 98