Tytuł:

Wybór rzędu autoregresji w zależności od parametrów modelu generującego

Tytuł publikacji grupowej:

Ekonometria = Econometrics

Tytuł odmienny:

Autoregressive order selection depending on parameters of generating model

Autor:

Piłatowska, Mariola

Temat i słowa kluczowe:

funkcja autokorelacji ; spektrum procesu autoregresyjnego ; kryteria wyboru rzędu autoregresji ; wybór modelu prognostycznego ; autocorrelation function ; spectrum of autoregressive process ; selection criteria of autoregression order ; choosing the forecasting model

Opis:

Ekonometria = Econometrics, 2012, Nr 4 (38), s. 16-35

Abstrakt:

W artykule pokazano zachowanie się różnych kryteriów wyboru modelu AR (kryteria informacyjne: AIC, BIC, HQ, oraz sekwencyjną metodę badania istotności współczynników autoregresji) przy założeniu różnych wartości parametrów modelu autoregresyjnego i różnych wielkości próby. Wskazano też na dużą przydatność skorygowanego kryterium AIC (AICC), rzadko stosowanego w polskich badaniach, do wyboru rzędu autoregresji, szczególnie w małych próbach. Podkreślono, że wybór rzędu autoregresji można rozpatrywać w kontekście wyboru prawdziwego modelu generującego (prawdziwego rzędu autoregresji), jak również w kontekście wyboru najlepszego modelu prognostycznego (czyli wyboru rzędu modelu AR, który dałby prognozy o najmniejszych błędach prognoz). Rozważania te zilustrowano analizą symulacyjną

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2012

Typ zasobu:

artykuł

Format:

application/pdf

Język:

pol

Powiązania:

Ekonometria = Econometrics, 2012, Nr 4 (38)

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu