Здравствуйте!Вопрос заключается в применении полученных коэффициентов модели для прогноза.Читал учебники, не первый день искал в интернете ответ на этот вопрос.До конца так и не разобрался и окончательно запутался. Видимо математик из меня никакой.. (но задачу надо решить..)Помогите разобраться на конкретном примере:Пусть есть временной ряд test со значениями: 1; 1.135; 1.232; 1.668; 3.313; 4.055; 4.53; 4.89; 5.099; 5.511; 5.856; 5.926; 6.07; 6.603; 6.851; 6.832; 8.759Всего 17 значений. Надо спрогнозировать значения номер 18 -25. В программе Matrixer рассчитываю следующие модели:ARIMA(1,1,1) Модель Бокса-Дженкинса (ARIMA) Метод оценивания: Условный метод наименьших квадратов Зависимая переменная: test, 1-е разности Количество наблюдений: 16 Переменная Коэффициент Станд. ошибка t-статистика Знач. 1 Константа 0.7449393578 0.6383333979 1.1670067087 [0.2642] 2 %ar1 -0.5113477278 1.2719822237 -0.4020085488 [0.6942] 3 %ma1 0.7058947098 1.0687518154 0.6604851563 [0.5205] R^2 = 93.765301146% S.E. = 0.5815738502GARCH(1,1) Регрессия с GARCH-процессом в ошибке Зависимая переменная: test Количество наблюдений: 17 Переменная Коэффициент Станд. ошибка t-статистика Знач. 1 Константа 5.8560355008 3.736163E-07 15673929.136 [0.0000] 2 %arch_const 0.0310521167 8.344839E-06 3721.1164046 [0.0000] 3 %arch1 2.082878121 3.345521E-07 6225871.5862 [0.0000] 4 %garch1 -0.3929624476 3.34552E-07 -1174592.9286 [0.0000] 5 %het1 5.9022897031 1.668968E-04 35364.905419 [0.0000] R^2 =-28.365598694% S.E. = 2.6084406719 ARFIMA-FIGARCH(1,1,1,1) Зависимая переменная: test Количество наблюдений: 16 Переменная Коэффициент Станд. ошибка t-статистика Знач. 1 Константа 4.5882831687 3.345515E-09 1371472904.5 [0.0000] 2 %ar1 0.631547175 3.345515E-09 188774291.58 [0.0000] 3 %ma1 0.1068957868 3.345515E-09 31951967.97 [0.0000] 4 %d1 0.6640838543 3.345515E-09 198499754.55 [0.0000] 5 %arch_const 0.4110398584 3.345515E-09 122862964.24 [0.0000] 6 %garch1 1.0524635067 3.345515E-09 314589410.81 [0.0000] 7 %figarch1 0.9190092099 3.345515E-09 274698897.19 [0.0000] 8 %d2 -0.1058527115 3.345515E-09 -31640186.648 [0.0000] R^2 = 88.624747981% S.E. = 0.7080914144Подскажите пожалуйста каким образом полученные коэффициенты подставить в формулы моделей ARIMA(1,1,1), GARCH(1,1,1), ARFIMA-FIGARCH(1,1,1,1), чтобы получить прогнозные значения. (желательно на примере для каждой модели).(формулы всех моделей, за исключением ARFIMA-FIGARCH нашел в учебниках, но не смог разобраться)Заранее благодарен!
 | 
Линейный вид
