Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews

Расчет F -критерия для теста Чоу на точность прогноза построен на сравнении суммы квадратов остатков, полученных для двух моделей, основанных соответственно на всей и неполной выборках.

При этом вычисления делаются по следующей формуле:

где SS 1— сумма квадратов остатков, полученных по уравнению регрессии, построенному на всей выборке;

SS 2— сумма квадратов остатков, полученных по уравнению регрессии, построенному на неполной выборке;

Т 1— количество наблюдений в неполной выборке;

Т 2— количество прогнозируемых наблюдений, т. е. наблюдений, не вошедших в неполную выборку;

k — количество параметров в уравнении регрессии.

Таким образом, в нашем случае фактический F -критерий в тесте Чоу на точность прогноза относительно прогнозируемого наблюдения — августа 1998 г. будет иметь следующее значение:

Далее находим уровень значимости F фактс помощью функции в Excel РРАСП(200,28; 1; 70) = 0. Поскольку уровень значимости F фактравен нулю, то, следовательно, нулевая гипотеза отвергается.

Как мы уже говорили ранее, LR -статистика этого теста основана на сравнении соотношения ограниченного и неограниченного максимума логарифма правдоподобия. Причем как ограниченный, так и неограниченный логарифм правдоподобия находятся путем оценки всей выборки наблюдений. Однако при расчете ограниченного логарифма правдоподобия используется первоначальный набор независимых переменных, в то время как для нахождения неограниченного логарифма правдоподобия в первоначальный набор регрессоров добавляют еще фиктивную переменную, которая равна единице — для прогнозируемых наблюдений выборки и равна нулю — для остальных наблюдений выборки. Следовательно, в нашем случае фиктивная переменная равна единице лишь для августа 1998 г.

Следует иметь в виду, что при нулевой гипотезе об отсутствии структурных изменений LR -статистика имеет асимптотическое χ 2(хи-квадрат) распределение со степенями свободы, равными количеству прогнозируемых наблюдений. В том случае, если уровень значимости LR -статистики оказывается меньше 0,05, нулевая гипотеза о структурной стабильности отвергается.

Таким образом, тесты Чоу на структурную стабильность и на точность прогноза помогают анализировать устойчивость временного ряда. При этом тест на структурную стабильность, на наш взгляд, лучше подходит для ретроспективного анализа устойчивости статистической модели за весь период наблюдений, а тест на точность прогноза — для анализа ее стабильности относительно последнего наблюдения.

Причем в том случае, когда тест на точность прогноза свидетельствует о структурной нестабильности, возникшей в модели в результате резкого изменения курса доллара в последнем наблюдении, то для устранения смещения в коэффициентах регрессии (и (или) величины константы) в уравнение можно ввести фиктивную переменную. Приравняем к единице фиктивную переменную для последнего наблюдения, а все остальные наблюдения приравняем к нулю, и тем самым прогностической моделью будет аппроксимирован последний рост без изменения коэффициентов регрессии и константы (свободного члена) уравнения. Еще более надежным способом получения точного прогноза в ситуации, когда тест Чоу на точность прогноза показал структурную нестабильность, является отказ от уравнения авторегрессии с нестационарной ARMА-структурой и переход к уравнению авторегрессии со стационарной ARMA-структурой, поскольку внешние шоки в гораздо меньшей степени влияют на коэффициенты регрессии и константу последнего уравнения. О том, как построить прогностическую модель со стационарной ARMA-структурой, мы будем говорить в главе 6.

Пока остановимся на тестировании характера структурных изменений во временном нестационарном ряде, поскольку по форме они могут быть различными. Вполне очевидно, что в том случае, когда тестирование показывает нестабильность временн o го ряда, тогда перед нами стоит задача выявить характер произошедших структурных изменений. В общем виде этот анализ проводится следующим образом. Например, предположим, что в момент времени t = 5 в динамике временн o го ряда произошли кардинальные изменения. Чтобы понять характер этих изменений, нужно сравнить параметры следующего уравнения регрессии: