<<
>>

§2Ь. АВТОРЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ AR(P)

1. В СООТВЕТСТВИИ С ОПРЕДЕЛЕНИЯМИ ИЗ § ID ГОВОРЯТ, ЧТО ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ H — (HN)N>I ПОДЧИНЯЕТСЯ АВТОРЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ (СХЕМЕ) AR(P) ПОРЯДКА Р, ЕСЛИ
HN = МП + СГЄП, (1)
ГДЕ
РП = «О + <4HN-I Н 1- APHN-P. (2)
ИНАЧЕ МОЖНО СКАЗАТЬ, ЧТО ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ H = (HN) ПОДЧИНЯЕТСЯ РАЗНОСТНОМУ УРАВНЕНИЮ ПОРЯДКА Р:
HN = «О + AIHN-I + H APHN-P +СГЄП, (3)
КОТОРОЕ С ПОМОЩЬЮ ВВЕДЕННОГО В § 2А ОПЕРАТОРА L МОЖЕТ БЫТЬ ПЕРЕПИСАНО В СЛЕДУЮЩЕМ ВИДЕ:
(1 - AXL - ...
- APLP)HN = А0 +СГЄП, (4)
ИЛИ, В БОЛЕЕ КОМПАКТНОЙ ФОРМЕ, КАК
A(L)HN=WN, (5)
ГДЕ A(L) = 1 — AXL — APLP, WN = <*O + СГЄП-
В СЛУЧАЕ N ^ 1 ДЛЯ ПОЛНОГО ОПИСАНИЯ ЭВОЛЮЦИИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ H = (HN) РАЗНОСТНЫМ УРАВНЕНИЕМ (3) НУЖНО, КАК ОТМЕЧАЛОСЬ В § ID, ЕЩЕ ЗАДАТЬ НАЧАЛЬНЫЕ УСЛОВИЯ (HI-P, H2—Р, ¦ ¦ ¦, HO).
ЧАСТО ПОЛАГАЮТ /ІІ_Р = • • • = HO = 0. ИХ МОЖНО СЧИТАТЬ ТАКЖЕ СЛУЧАЙНЫМИ, НЕ ЗАВИСЯЩИМИ ОТ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗНАЧЕНИЙ Є І, Є 2, ¦ ¦ • ¦ В "ЭРГО- ДИЧЕСКИХ" СЛУЧАЯХ АСИМПТОТИЧЕСКОЕ ПОВЕДЕНИЕ HN ПРИ П —> ОО НЕ ЗАВИСИТ ОТ НАЧАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ, И В ЭТОМ СМЫСЛЕ ИХ КОНКРЕТИЗАЦИЯ НЕ ОЧЕНЬ-ТО СУЩЕСТВЕННА. (ТЕМ НЕ МЕНЕЕ, В ПОСЛЕДУЮЩЕМ ИЗЛОЖЕНИИ МЫ БУДЕМ ЧЕТКО ОГОВАРИВАТЬ ВСЕ ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНО НАЧАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ.)
НА СЛЕДУЮЩЕМ РИС. 19 ПРИВЕДЕНА КОМПЬЮТЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ В АВТОРЕ-ГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ AR(2).

0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1 -0.2 -0.3
ИГРАЕТ СВОЕГО РОДА "ПОГРАНИЧНУЮ" РОЛЬ, ТОЧНЫЙ СМЫСЛ КОТОРОЙ БУДЕТ ЯСЕН ИЗ ПОСЛЕДУЮЩЕГО ИЗЛОЖЕНИЯ. ИЗ (7) НАХОДИМ, ЧТО
EHN = A^EHO + A0(L + АГ + ¦ ¦ ¦ + А?-1), DH„ = ALNDHO + А (L + OF + • • • + А^""4), COV(HN, HN-K) = ALN~KDHO + A2AT (L + AJ + ¦ ¦ ¦ + A2(N~K-V)
ДЛЯ N — К > 1.
ИЗ ЭТИХ ФОРМУЛ ВИДНО, ЧТО, В СЛУЧАЕ | < 1 И Е|ЛО | < ОО, ПРИ П —ОО Е HN = A?EH0 + —
1 — АХ 1 — АІ
И (ЕСЛИ DHO < ОО)
2ПП1 СГ2(1 — А?") А2 DHN = af D/i0 + — ^ —
1-А2 1 - А2 \'
А2А\\ 1-А2\'
COV(H„,H„_FC)
В ЭТОМ СЛУЧАЕ (|OI| < 1) ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ H — (HN)N^O ПРИ П —> ОО "СТАЦИОНАРИЗУЕТСЯ" БОЛЕЕ ТОГО, ЕСЛИ НАЧАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ДЛЯ ДО ЯВЛЯЕТСЯ ГАУССОВСКИМ,
HO ~ JF (Л Q° , 7-^—2).
\\1 — АІ 1-«І/
ТО H = (HN)N^O ОБРАЗУЕТ ГАУССОВСКУЮ СТАЦИОНАРНУЮ (ИВ ШИРОКОМ, ИВ УЗКОМ СМЫСЛАХ) ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ С
АР
1 _ В1\' - І _ А2
EHN = T-V, DHN = 2 (8)
И
CR2AK
COV(HN, H„+K) = \\ ¦ (9)
НАПОМНИМ, ЧТО СТАЦИОНАРНОСТЬ В УЗКОМ СМЫСЛЕ ПОНИМАЕТСЯ КАК ВЫПОЛНЕНИЕ ДЛЯ ВСЕХ ДОПУСТИМЫХ ТИК СВОЙСТВА
LAW (HO, HI,... ,HM) = LAW(HFC,HI+JFC,... ,HM+FC);
!
СТАЦИОНАРНОСТЬ В ШИРОКОМ СМЫСЛЕ ОЗНАЧАЕТ, ЧТО
LAW(/II; HJ) = LAW(/IJ+JFC, HJ+K)-
ЕСЛИ
TU\\ Г /И И \\ COV(HN,HN+K)
P{K) = CORR{HN,HN+K) = —====== ,
Y/UHN DHN+K
ТО ИЗ (8) И (9) НАХОДИМ, ЧТО ПРИ |AI | <1
P(K) = OF, (10)
Т. Е. КОРРЕЛЯЦИЯ МЕЖДУ ЗНАЧЕНИЯМИ HN И HN+K УБЫВАЕТ К НУЛЮ ГЕОМЕТРИЧЕСКИМ ОБРАЗОМ.
ЕСЛИ СОПОСТАВИТЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ (7) С ФОРМУЛОЙ (2) ИЗ ПРЕДЫДУЩЕГО ПАРАГРАФА, ТО МОЖНО ЗАМЕТИТЬ, ЧТО ДЛЯ КАЖДОГО ФИКСИРОВАННОГО П ЗНАЧЕНИЕ HN В МОДЕЛИ AR(1) МОЖНО ИНТЕРПРЕТИРОВАТЬ КАК СООТВЕТСТВУЮЩЕЕ ЗНАЧЕНИЕ HN В МОДЕЛИ MA (Q) С Q = П— 1. В ЭТОМ СМЫСЛЕ ИНОГДА НЕСКОЛЬКО ВОЛЬНО ГОВОРЯТ, ЧТО "МОДЕЛЬ AR(1) МОЖЕТ РАССМАТРИВАТЬСЯ КАК МОДЕЛЬ МА(ОО)" В МОДЕЛИ ЛІ?(1) СЛУЧАЙ |AI| = 1 СООТВЕТСТВУЕТ КЛАССИЧЕСКОМУ СЛУЧАЙНОМУ БЛУЖДАНИЮ (СР. С § 2А ИЗ ГЛ. I, ПОСВЯЩЕННЫМ ГИПОТЕЗЕ СЛУЧАЙНОГО БЛУЖДАНИЯ И КОНЦЕПЦИИ ЭФФЕКТИВНОГО РЫНКА). ЕСЛИ, СКАЖЕМ, AI = 1, ТО
HN = АОП + H0 + СГ(ЄІ -| (- ЄП).
ОТСЮДА ВИДИМ, ЧТО
EHN = 0.0ТІ + EHO
И
DHN = O"2N —> ОО, N —> ОО.
СЛУЧАЙ |AI| > 1 ЯВЛЯЕТСЯ "ВЗРЫВАЮЩИМСЯ" (В ТОМ СМЫСЛЕ, НАПРИМЕР, ЧТО СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ EHN И ДИСПЕРСИЯ DHN РАСТУТ С РОСТОМ П, К ТОМУ ЖЕ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНО БЫСТРО).
3. РАССМОТРИМ ТЕПЕРЬ СЛУЧАЙ Р = 2:
HN = AO "Ь AIHN—I + A2HN-2 + СГЄП- (11)
С ПОМОЩЬЮ ВВЕДЕННОГО РАНЕЕ ОПЕРАТОРА L ЭТОМУ РАЗНОСТНОМУ УРАВНЕНИЮ МОЖНО ПРИДАТЬ СЛЕДУЮЩУЮ ФОРМУ:
(12)
(1 — A\\L — A2L2)HN — AO + ""ЄП-
ЕСЛИ 02 = 0, ТО СООТВЕТСТВУЮЩЕЕ УРАВНЕНИЕ
(1 — A\\L)HN = АО 4- СГЄ„ (13)
ОТВЕЧАЕТ РАССМОТРЕННОМУ ВЫШЕ СЛУЧАЮ ЛД(1). ПОЛОЖИМ WN = АО + АЄП. ТОГДА (13) ПРИМЕТ ВИД:
(1 -A1L)HN=WN, (14)
И, ЕСТЕСТВЕННО, ХОТЕЛОСЬ БЫ "ОБРАТИТЬ" ЭТО СООТНОШЕНИЕ, С ТЕМ, ЧТОБЫ ИМЕТЬ ВОЗМОЖНОСТЬ НАХОДИТЬ ЗНАЧЕНИЯ HN ПО "ВХОДНОМУ СИГНАЛУ" (WN).
ОПИРАЯСЬ НА СВОЙСТВА ОПЕРАТОРА L (СМ. П. 2 В § 2А), НАХОДИМ, ЧТО
(1 4- 01 ? 4- ALL2 4- ¦ • • 4- OI?FC)(L - 0LL) = (1 - O?+1LFC+1). (15)
ПРИМЕНИМ К ОБЕИМ ЧАСТЯМ СООТНОШЕНИЯ (13) ОПЕРАТОР 1 4- AXL 4- A2L2 4- • • ¦ 4- AKLK. ТОГДА, С УЧЕТОМ (15), ПОЛУЧИМ, ЧТО
HN = (1 4- AXL 4- A\\L2 4- • ¦ • 4- A^LK)WN 4- A^+1LFC+1HN. (16)
ПОЛАГАЯ ЗДЕСЬ К = ТІ — 1 И ГИ„ = AO 4- <ТЄП, ПОЛУЧАЕМ РАВЕНСТВО
HN — (A0 4- ОЄП) 4- AI(AO + СГ?П-І) 4 4- A"~1(A0 4- СГЄІ) 4- A"H0, (17)
В ТОЧНОСТИ СОВПАДАЮЩЕЕ С РАНЕЕ НАЙДЕННЫМ ПРЕДСТАВЛЕНИЕМ (7). ИЗ (16) С УЧЕТОМ (14) ПРИ К = ТІ — 1 ВИДИМ, ЧТО
ЛП = (1 + OI? + A\\L2 4- ¦ • • 4- ОГ-1?П-1)(1 - AXL)HN 4- A?H0. (18)
ЕСЛИ |AX I < 1 И N ДОСТАТОЧНО ВЕЛИКО, ТО ПРИБЛИЖЕННО
HN И (1 4- AXL 4- А\\І? 4- • • • 4- A^L71\'1)^ - АХL)HN. (19)
ТЕМ САМЫМ, СТАНОВИТСЯ ПОНЯТНЫМ, ЧТО "ОБРАТНЫЙ" ОПЕРАТОР (1 — AXL)~1 ЕСТЕСТВЕННЫМ ОБРАЗОМ ДОЛЖЕН БЫТЬ ОПРЕДЕЛЕН КАК ПРЕДЕЛ (В ПОДХОДЯЩЕМ СМЫСЛЕ) ОПЕРАТОРОВ 1 4- AXL 4- A\\L2 4- ¦ • • 4- A"LN ПРИ N —Ї ОО. (СР. С
АЛГЕБРАИЧЕСКИМ ПРЕДСТАВЛЕНИЕМ (1 — Г)-1 — 1 + Z + Z2 ДЛЯ \\Z\\ < 1.)
ЭТИ НАВОДЯЩИЕ СООБРАЖЕНИЯ МОГУТ БЫТЬ ФОРМАЛИЗОВАНЫ, НАПРИМЕР, СЛЕДУЮЩИМ ОБРАЗОМ.
РАССМОТРИМ СТАЦИОНАРНУЮ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ H = (HN):
ОО
= (20) J=О
(РЯД СХОДИТСЯ В СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОМ СМЫСЛЕ). НЕТРУДНО ВИДЕТЬ, ЧТО (HN) ЯВЛЯЕТСЯ РЕШЕНИЕМ РАЗНОСТНОГО УРАВНЕНИЯ (14). ПОКАЖЕМ, ЧТО В КЛАССЕ СТАЦИОНАРНЫХ РЕШЕНИЙ С КОНЕЧНЫМ ВТОРЫМ МОМЕНТОМ ЭТО РЕШЕНИЕ ЯВЛЯЕТСЯ ЕДИНСТВЕННЫМ.
ПУСТЬ H = (HN) - КАКОЕ-ТО ДРУГОЕ СТАЦИОНАРНОЕ РЕШЕНИЕ. ТОГДА ИЗ (16) К
HN = Y^ AIWN-J + A?+1/I„-(FC+1), (21)
I=O
И, ЗНАЧИТ,
2
К
HN - ? AXWN-I I=О
Е
— AIFC+1E/I2_^FC+1) = A2FC+1E/IQ —»• 0 (22)
ПРИ К ОО.
ОТСЮДА И ИЗ (20) СЛЕДУЕТ, ЧТО СТАЦИОНАРНОЕ РЕШЕНИЕ УРАВНЕНИЯ (13) (С КОНЕЧНЫМ ВТОРЫМ МОМЕНТОМ) СУЩЕСТВУЕТ И ЕДИНСТВЕННО.
4. ПРОВЕДЕННЫЕ РАССМОТРЕНИЯ ПОКАЗЫВАЮТ, НА КАКОМ ПУТИ МОЖНО ПОЛУЧИТЬ "ОБРАЩЕНИЕ" В РАЗНОСТНОМ УРАВНЕНИИ (12) С ЦЕЛЬЮ ПОЛУЧЕНИЯ ЗНАЧЕНИЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ (HN) ПО ЗНАЧЕНИЯМ (WN).
ПОСКОЛЬКУ ДЛЯ ЛЮБЫХ AI, А2
(1 - AIL)(L - А2Ь) = 1 - (AI + A2)Ь + АіА2Ь2, (23)
ТО, ОПРЕДЕЛЯЯ Х\\ И АГ ИЗ СИСТЕМЫ
(24)
AJ + А2 = А1; AIA2 = — А.2,
ПОЛУЧИМ, ЧТО
L-AIL-A2L2 = (1 - АХ?)(1 - А2Х). (25)
ПОНЯТНО ИЗ (24), ЧТО AJ И А2 - КОРНИ КВАДРАТНОГО УРАВНЕНИЯ
A2-AIA-A2=0, (26)
ТО ЕСТЬ,
АХ + S/A\\ 4-4А2 АХ - Y/AJ + 4А2
~ 2 \' А2 = 2 *
ПО-ДРУГОМУ МОЖНО СКАЗАТЬ, ЧТО AI = ГХГ, \\2 = Z2X, ГДЕ ZX, Z2 -КОРНИ УРАВНЕНИЯ
1 - AXZ - A2Z2 - 0, (27)
А АЛГЕБРАИЧЕСКОЕ ВЫРАЖЕНИЕ 1 — AXZ — A2Z2 ПОЛУЧАЕТСЯ СООТВЕТСТВУЮЩЕЙ ЗАМЕНОЙ L Z ИЗ ОПЕРАТОРНОГО ВЫРАЖЕНИЯ 1 — AXL — А2Ь2.
С УЧЕТОМ (25) УРАВНЕНИЕ (12) ПЕРЕПИШЕТСЯ В СЛЕДУЮЩЕМ ВИДЕ:
(L-XXL)(L-X2L)HN=WN,
ОТКУДА, "УМНОЖАЯ" ОБЕ ЧАСТИ НА (1 — А2Ь)~Г (1 — ХХЬ)~Г, НАХБДИМ, ЧТО
HN = (1 - Х2Ь)~1{1 - XXL)~XWN. (28)
ЕСЛИ ХХ Ф Х2, ТО ЧИСТО ФОРМАЛЬНЫМ ОБРАЗОМ ПОЛУЧАЕМ СООТНОШЕНИЕ
ХХ Х2
(29)
(1 - ХХ?)(1 - А2Ь) И ПОЭТОМУ
= (Ai-A2)-1
1 - AIX 1 - X2L
HN = ГДГ(1 - X^R\'WN - Т-^-(1 - А2Ь)-^П. (ЗО)
АХ — Л2 А^ — Л2
ПРЕДПОЛАГАЯ, ЧТО |AJ| < 1, І = 1,2, ИЛИ, РАВНОСИЛЬНО, ЧТО КОРНИ ХАРАК-ТЕРИСТИЧЕСКОГО УРАВНЕНИЯ (27) ЛЕЖАТ ВНЕ ЕДИНИЧНОГО КРУГА, НАХОДИМ, ЧТО
(1 — A,\\L)-1 = 14- A,\\L 4- A2Z/2 4- • • • , I = L,2, (31)
И, ЗНАЧИТ, СОГЛАСНО (30), СТАЦИОНАРНОЕ РЕШЕНИЕ (С КОНЕЧНЫМ ВТОРЫМ МОМЕНТОМ) УРАВНЕНИЯ (12) ИМЕЕТ СЛЕДУЮЩИЙ ВИД:
ОО
HN = J2 (CL А1 + C2\\{)WN-J (32)
3=0
С КОЭФФИЦИЕНТАМИ
А2
СІ = — , С2 =
AI — А2 А2 — AI
(ТО, ЧТО ЭТО РЕШЕНИЕ ЯВЛЯЕТСЯ ЕДИНСТВЕННЫМ СТАЦИОНАРНЫМ РЕШЕНИЕМ УРАВНЕНИЯ (12), ДОКАЗЫВАЕТСЯ ТАК ЖЕ, КАК И ДЛЯ УРАВНЕНИЯ (13).)
5. ПЕРЕЙДЕМ, НАКОНЕЦ, К ОБЩИМ МОДЕЛЯМ AR(P):
HN — АО + AI/IN-I + B CTPHN-P + <ТЄП, (33)
ИЛИ, С WN = AO + <ТЄП,
(1 - AXL - A2L2 - ... - APLP)HN = WN. (34)
СЛЕДУЯ ТОМУ ЖЕ САМОМУ МЕТОДУ, КОТОРЫЙ БЫЛ ИСПОЛЬЗОВАН В СЛУЧАЯХ Р = 1 И Р = 2, ПРЕДПОЛОЖИМ, ЧТО НАЙДЕНО "ФАКТОРИЗАНИОННОЕ" ПРЕДСТАВЛЕНИЕ
1 - AXL - A2L2 - ... - APLP = (1 - AIZ)(L - A2L) ••-(!- APL) (35)
(С РАЗНЫМИ А^, I = L,... ,P).
ЕСЛИ )AJ| < 1, Г — 1,... ,P, ТО ИЗ (34) НАХОДИМ СТАЦИОНАРНОЕ РЕШЕНИЕ, ЕДИНСТВЕННОЕ В КЛАССЕ РЕШЕНИЙ С КОНЕЧНЫМ ВТОРЫМ МОМЕНТОМ, "ИДУЩИХ" (ПОВРЕМЕНИ) ИЗ — ОО:
HN = (1 - AIL)- ¦ ¦ ¦ (1 - (36)
ЧИСЛА А І, \\2,..., АР ЯВЛЯЮТСЯ КОРНЯМИ УРАВНЕНИЯ
АР — AIAP_1 — ... — AP_IA — AP = 0 (37)
(СР. С (26)). РАВНОСИЛЬНЫМ ОБРАЗОМ, МОЖНО СКАЗАТЬ, ЧТО А* - 1, ГДЕ ZI - КОРНИ УРАВНЕНИЯ 1 — <ЦГ — A2Z2 — ¦ ¦ ¦ — APZP - О (СР. С (27)).
СТАЦИОНАРНОЕ РЕШЕНИЕ H = (HN) МЫ ПОЛУЧАЕМ, ЕСЛИ ВСЕ КОРНИ ЭТОГО УРАВНЕНИЯ ЛЕЖАТ ВНЕ ЕДИНИЧНОГО КРУГА.
ЧТОБЫ ПОЛУЧИТЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ТИПА (30) ИЛИ (32), РАССМОТРИМ АНАЛОГ РАЗЛОЖЕНИЯ (29)
1 = CI , , СР /OQ\\
(1 — \\\\Z) ••¦(!— APZ) 1-А !Z 1-А PZ\' ( \'
ГДЕ CI,..., CP - КОНСТАНТЫ, ПОДЛЕЖАЩИЕ ОПРЕДЕЛЕНИЮ.
УМНОЖАЯ В (38) ОБЕ ЧАСТИ РАВЕНСТВА НА (1 — XXZ) ¦ ¦ ¦ (1 — АРЯ), ВИДИМ, ЧТО КОНСТАНТЫ СІ,..., СР ДОЛЖНЫ БЫТЬ ТАКИМИ, ЧТО ПРИ ВСЕХ Z
ЭТО РАВЕНСТВО, БУДУЧИ ВЫПОЛНЕННЫМ ДЛЯ ВСЕХ Z, ДОЛЖНО БЫТЬ ВЕРНЫМ И ДЛЯ Z = А^"1,..., Z = А~1, ЧТО ДАЕТ ДЛЯ А,..., СР СЛЕДУЮЩИЕ ЗНАЧЕНИЯ:
ДР-1
СІ - AFC)
КФІ
(ЗАМЕТИМ, ЧТО СІ + • • • + СР = 1.) ИЗ (36), (38) И (40) ПОЛУЧАЕМ
ОО
HN = E(CLAI + • ¦ • + CPXLP)WN-I, (41)
1=0
ЧТО ОБОБЩАЕТ (32) НА СЛУЧАЙ Р ^ 2.
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ (41) ДАЕТ ВОЗМОЖНОСТЬ ПОДСЧИТЫВАТЬ РАЗЛИЧНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ H = (HN), НАПРИМЕР, МОМЕНТЫ ЕЛ*, КОВАРИАДИИ, УСЛОВНЫЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОЖИДАНИЯ E(/IN+FC | ЗП), ГДЕ 3-П = A(...,W-!,W0,..., WN), И Т.П.
В ПРЕДПОЛОЖЕНИИ СТАЦИОНАРНОСТИ МОМЕНТЫ Е HN = Р ЛЕГКО НАХОДЯТСЯ НЕПОСРЕДСТВЕННО ИЗ (33):
ЧТО ЖЕ КАСАЕТСЯ КОВАРИАЦИЙ R(К) = СОV(HN,HN+K), ТО ИЗ (33) ТАКЖЕ МОЖНО ЛЕГКО НАЙТИ, ЧТО ДЛЯ А: = 1,2,...
R(FC) = AIR(FC — 1) Н Ь APR(FC —Р). (43)
ЕСЛИ К = 0, ТО
R(0) = AIR(L) + 1- APR(P) + A2. (44)
ДЛЯ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ФУНКЦИЙ Р(К), К ^ 0, СПРАВЕДЛИВЫ ТЕ ЖЕ САМЫЕ УРАВНЕНИЯ (43) И (44), НАЗЫВАЕМЫЕ УРАВНЕНИЯМИ ЮЛА-УОЛКЕРА (G.U.
YULE, G.T.WALKER; [271]).
6. ОДИН ИЗ ЦЕНТРАЛЬНЫХ ВОПРОСОВ СТАТИСТИКИ АВТОРЕГРЕССИОННЫХ СХЕМ AR(Q) СОСТОИТ В ОЦЕНИВАНИИ ПАРАМЕТРОВ В = (АО, ... ,АР, А), ВХОДЯЩИХ В (1) И (2), ГДЕ СЕЙЧАС, ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕННОСТИ, БУДЕМ СЧИТАТЬ HO, H-1,... ИЗВЕСТНЫМИ КОНСТАНТАМИ.
ЕСЛИ ПРЕДПОЛАГАТЬ, ЧТО БЕЛЫЙ ШУМ В ШИРОКОМ СМЫСЛЕ Є = (Е„) ЯВЛЯЕТСЯ ГАУССОВСКИМ, ТО ОСНОВНЫМ МЕТОДОМ ОЦЕНИВАНИЯ ЯВЛЯЕТСЯ МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ, СОГЛАСНО КОТОРОМУ В КАЧЕСТВЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРА В (ПО НАБЛЮДЕНИЯМ H\\,H2,...,HN) БЕРЕТСЯ ЗНАЧЕНИЕ
ВП =ARGMAXP0(/II,/I2,...,/IN), О
ГДЕ PE(HI, H2,..., HN) - СОВМЕСТНАЯ ПЛОТНОСТЬ (ГАУССОВСКОГО) ВЕКТОРА (H1,H2,---,HN).
ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ, СВЯЗАННЫЕ С МЕТОДОМ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ, ПРОИЛЛЮСТРИРУЕМ НА ПРИМЕРЕ МОДЕЛИ ЛД(1), В КОТОРОЙ HN - АО + AI/IN_I + СГЄП, ПРИЧЕМ А БУДЕМ СЧИТАТЬ ИЗВЕСТНЫМ ПАРАМЕТРОМ (А > 0),HO = 0,NP 1.
ПОСКОЛЬКУ ЗДЕСЬ В = (АО, АІ), ТО
. , ( 1 V Г 1 ^ (HK — АР — AI/IFC-I)21
ЕХРГ2? /•
ОПЕНКА В = (АО,АІ) ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ, КАК НЕТРУДНО ВИДАТЬ, ИЗ УСЛОВИЯ ОБРАЩЕНИЯ В МИНИМУМ ФУНКЦИИ
П
T/>(A0,AI) = ^(HK - АО - AIHK-I)2. FC=І
СЧИТАЯ A0 Є М И AX Є М, ВИДИМ, ЧТО
Я =0 2 У](HK -АО- AXHK-I) = 0, ДА° FCTL
(45)
&Ф ДАО
А»/ "
—- = 0 2 У (HK - АО - A^K-^HK-I = 0.
РЕШАЯ ЭТУ ЛИНЕЙНУЮ СИСТЕМУ НАХОДИМ ОЦЕНКИ AO И SI.
СОСРЕДОТОЧИМ СВОЕ ВНИМАНИЕ НА СВОЙСТВАХ ОЦЕНОК AI=AI(/II,... ,HN), П Р 1, ПАРАМЕТРА AJ, СЧИТАЯ, ДЛЯ ПРОСТОТЫ ИЗЛОЖЕНИЯ, ПАРАМЕТР АО ИЗВЕСТНЫМ (АО = 0), А А = 1.
В ЭТИХ ПРЕДПОЛОЖЕНИЯХ HN = A\\HN—\\ + ЄП И ИЗ (45) НАХОДИМ, ЧТО
12K-I HK-IHK
AI ~ УП H2 •
L,K=І "FC-I
ЗНАЧИТ,
- _„ , EFC=I^FC-I?FC
- + Г2 ¦
2-RFC=I "FC-I
ОБОЗНАЧИМ
MN = ^/IFC-XEFC. FC=L
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ M = (MN) ЯВЛЯЕТСЯ (ПРИ ЛЮБОМ ЗНАЧЕНИИ ПАРАМЕТРА А±) МАРТИНГАЛОМ, КВАДРАТИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА КОТОРОГО
FC=І
ПОЭТОМУ, ЕСЛИ AI - ИСТИННОЕ ЗНАЧЕНИЕ НЕИЗВЕСТНОГО ПАРАМЕТРА, ТО
^ МП ,ЛК\\
AI = AI + WRN¦ (46)
ИЗ ЭТОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МЫ ВИДИМ, ЧТО ОПЕНКА МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДО-ПОДОБИЯ А\\ ЯВЛЯЕТСЯ СИЛЬНО СОСТОЯТЕЛЬНОЙ: Т.Е.
С ВЕРОЯТНОСТЬЮ ЕДИНИЦА AI AX ПРИ П ОО, ПОСКОЛЬКУ (М)П —>¦ ОО (Р-Ц.Н.) И, СОГЛАСНО УСИЛЕННОМУ ЗАКОНУ БОЛЬШИХ ЧИСЕЛ ДЛЯ КВАДРАТИЧНО ИНТЕГРИРУЕМЫХ МАРТИНГАЛОВ ([439; ГЛ. VII, §5]; СР. ТАКЖЕ С (12) В § LB),
(Р-Ц.Н.).
(М)П
ЕСЛИ В РАССМАТРИВАЕМОМ СЛУЧАЕ (АО = 0, О = 1) ПОДСЧИТАТЬ ИНФОРМАЦИЮ ФИШЕРА
- ЕА1| ^
ГДЕ ЕА1 - МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ ПО МЕРЕ
PAI = LAW(/IX,..., HN І В = AI),
ТО НАЙДЕМ, ЧТО
П
1-І-
IN{AI) = EAI (М)П = EAI К
К=1
ИСПОЛЬЗУЯ ВЫШЕПРИВЕДЕННЫЕ ФОРМУЛЫ ДЛЯ EHK-I, DHK-I, ПОЛУЧАЕМ, ЧТО

(47)
СЛУЧАЙ |AI | = 1, КАК ВИДИМ, ЯВЛЯЕТСЯ В НЕКОТОРОМ СМЫСЛЕ ОСОБЫМ, "ПОГРАНИЧНЫМ" В ЭТОМ СЛУЧАЕ H = (H„) ЯВЛЯЕТСЯ СЛУЧАЙНЫМ БЛУЖДАНИЕМ (СР. С § 2А В ГЛ. I: ГИПОТЕЗА СЛУЧАЙНОГО БЛУЖДАНИЯ И КОНЦЕПЦИЯ ЭФФЕКТИВ-НОГО РЫНКА). ПРИ |AI| Ф 1 СООТВЕТСТВУЮЩАЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ H = (H„) ЯВЛЯЕТСЯ МАРКОВСКОЙ. ПРИ ЭТОМ, В СЛУЧАЕ |AI| < 1, ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ H = (HN) "СТАЦИОНАРИЗУЕТСЯ" КОГДА П —Ї ОО.
ЭТО ОБЪЯСНЯЕТ ТО БОЛЬШОЕ ВНИМАНИЕ, КОТОРОЕ УДЕЛЯЕТСЯ В СТАТИСТИКЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ H = (HN) РЕШЕНИЮ ВОПРОСА О ТОМ, КАКАЯ ИЗ ДВУХ ГИПОТЕЗ:
#0:|AI| = L ИЛИ #I:|AI|>L,
ЯВЛЯЕТСЯ БОЛЕЕ ПРАВДОПОДОБНОЙ.
В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ ЛИТЕРАТУРЕ, В ТОМ ЧИСЛЕ ПОСВЯЩЕННОЙ ФИНАНСОВЫМ МОДЕЛЯМ, КРУГ ВОПРОСОВ, СВЯЗАННЫХ С ТЕМ, БУДЕТ ЛИ |AI | = 1, НОСИТ НАЗВАНИЕ "ПРОБЛЕМЫ ЕДИНИЧНОГО КОРНЯ" (UNIT ROOT).
ПРИВЕДЕМ (БЕЗ ДОКАЗАТЕЛЬСТВА, ОТСЫЛАЯ ЗА ПОДРОБНОСТЯМИ, НАПРИМЕР, К [445], [452] И СООТВЕТСТВУЮЩЕЙ ЛИТЕРАТУРЕ, УКАЗАННОЙ В ЭТИХ РАБОТАХ) НЕКОТОРЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОТНОСИТЕЛЬНО ПРЕДЕЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОТКЛОНЕНИЙ 2} — АХ.
ТЕОРЕМА 1. ПРИ П ОО
Ф(Х), |AX| < 1,
1ІТРАІ{У%(АІ) («І < Х] = НВ1(АО, М = 1, (48)
СЬ(Ж), |АІ|>1,

7Г(1 + X2)
І
ПРЕДЕЛЕНИЕ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ
W2( 1)-1

ГДЕ (W(S))AИНТЕРЕСНО ОТМЕТИТЬ, ЧТО ПРИ |CTX | Ф 1 ПЛОТНОСТИ ПРЕДЕЛЬНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ЯВЛЯЮТСЯ СИММЕТРИЧНЫМИ ОТНОСИТЕЛЬНО НУЛЯ. ОДНАКО, ПЛОТНОСТЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НА1 (Х) НЕСИММЕТРИЧНА. (ЭТО ЛЕГКО УВИДЕТЬ ИЗ ТОГО НАБЛЮДЕНИЯ, ЧТО P(W2(1) - 1 > 0) Ф\\.)
СЛЕДУЮЩИЙ РЕЗУЛЬТАТ ПОКАЗЫВАЕТ, ЧТО С ПОМОЩЬЮ СЛУЧАЙНОЙ НОРМИ-РОВКИ ОТКЛОНЕНИЯ (А І — А І), СОСТОЯЩЕЙ В ТОМ, ЧТО ВМЕСТО ИНФОРМАЦИИ ФИШЕРА IN(AI) ИСПОЛЬЗУЕТСЯ СТОХАСТИЧЕСКАЯ ФИШЕРОВСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ (М)П, МОЖНО ПОЛУЧИТЬ ЛИШЬ ТОЛЬКО ДВА ПРЕДЕЛЬНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВМЕСТО ТРЕХ В (48).
ТЕОРЕМА 2. ПРИ П—? ОО
Ф(®), ЫФ1,
Н\' (Х), |01| = 1,
(49)
LIMPC
{V(M)N(SI-A1)<®} = |
ГДЕ Н^ (Х) - РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ
W2( 1)-1

НАКОНЕЦ, ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НАРЯДУ СО СЛУЧАЙНОЙ НОРМИРОВКОЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ ПРИВОДИТ К ЕДИНСТВЕННОМУ ПРЕДЕЛЬНОМУ (НОРМАЛЬНОМУ) РАСПРЕДЕЛЕНИЮ.
(50)
Т{В) =INF{N^ 1: (М)П ^ В}
ТЕОРЕМА 3. ПУСТЬ В > 0,
И
= ДА)
Z^FC=L "FC-1
- ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ. ТОГДА ПРИ ЛЮБОМ ЗНАЧЕНИИ АХ Є М
LIM PAI{ V(M)7W["I(T(9)) - «І] < Х) = Ф(*)- (52)
П—ЮО
СОПОСТАВИМ ЭТОТ РЕЗУЛЬТАТ С УТВЕРЖДЕНИЕМ (48).
ЕСЛИ ИСХОДНЫМ ВРЕМЕННЫМ ПАРАМЕТРОМ ЯВЛЯЕТСЯ "ВРЕМЯ" П, ТО ПАРАМЕТР В МОЖНО РАССМАТРИВАТЬ КАК "НОВОЕ" "ОПЕРАЦИОННОЕ" ВРЕМЯ, ПОСТРОЕННОЕ ПО СТОХАСТИЧЕСКОЙ ФИШЕРОВСКОЙ ИНФОРМАЦИИ (М). ЗАМЕТИМ, ЧТО ТЕМ (БОЛЬШИМ) ВРЕМЕННЫМ ИНТЕРВАЛАМ, ГДЕ ФИШЕРОВСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ МАЛО МЕНЯЕТСЯ, В "НОВОМ ^-ВРЕМЕНИ" БУДУТ СООТВЕТСТВОВАТЬ МАЛЫЕ ИНТЕРВАЛЫ, И НАОБОРОТ. ТЕМ САМЫМ, В "НОВОМ" "ОПЕРАЦИОННОМ" ВРЕМЕНИ ПРИТОК ИНФОРМАЦИИ СТАНОВИТСЯ КАК БЫ РАВНОМЕРНЫМ, ОДНОРОДНЫМ. В ЭТОМ "НОВОМ" ^-ВРЕМЕНИ ПОСТУПАЮЩИЕ ДАННЫЕ СТАНОВЯТСЯ "РАВНОЦЕННЫМИ" В НЕКОТОРОМ СМЫСЛЕ "ОДИНАКОВО РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ" ДЛЯ ВСЕХ ЗНАЧЕНИЙ ПАРАМЕТРА AJ, ЧТО И ОПРЕДЕЛИЛО, В КОНЕЧНОМ СЧЕТЕ, ТО, ЧТО ПРЕДЕЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОКАЗАЛОСЬ ЕДИНСТВЕННЫМ И НОРМАЛЬНЫМ.
С ПРОБЛЕМАТИКОЙ "НОВОГО" ВРЕМЕНИ МЫ СТОЛКНЕМСЯ ДАЛЕЕ В § 3D, ГЛ. IV, ГДЕ ДОСТАТОЧНО ПОДРОБНО БУДЕТ ОБЪЯСНЕН СМЫСЛ ПЕРЕХОДА К ЭТОМУ ВРЕМЕНИ С ЦЕЛЬЮ "ВЫРАВНИВАНИЯ" СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ОБМЕННЫХ КУРСОВ ВАЛЮТ, ИМЕЮЩИХ В СВОЕМ ПОВЕШЕНИИ "ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ" КОМПОНЕНТЫ ПЕРИОДИЧЕСКОГО ХАРАКТЕРА.
7. ДОПОЛНИТЕЛЬНУЮ ИНФОРМАЦИЮ О СВОЙСТВАХ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ МОЖНО ПОЛУЧИТЬ ИЗ СЛЕДУЮЩИХ РЕЗУЛЬТАТОВ (СМ. [258], [445], [452]).
ВО-ПЕРВЫХ,
SUP EAI |AI — AI| 0, N —» ОО. AI€®
ВО-ВТОРЫХ, ПУСТЬ U(AX)~ КЛАСС ОЦЕНОК АХ, ДЛЯ КОТОРЫХ СМЕЩЕНИЕ BAI(AI) = EAI (AI - АХ) ->• 0, NОО,
DBA, ,
-P^-(AI) 0, N-? OO. AAI
(ОЦЕНКИ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ А І ПРИНАДЛЕЖАТ КЛАССУ U(A\\) ПРИ
Ы Ф !•)
ДЛЯ |AI | Ф 1 ОПЕНКИ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ АХ ЯВЛЯЮТСЯ АСИМПТОТИЧЕСКИ ЭФФЕКТИВНЫМИ В КЛАССЕ U(АХ) В ТОМ СМЫСЛЕ, ЧТО ДЛЯ ВСЕХ АХ Є U[АХ)
Ц—Е А1{М)П{АХ~АХ)2 " EAI(М)П(АХ — АХ)2 ^
ДЛЯ |AI| < 1 ("СТАЦИОНАРНЫЙ" СЛУЧАЙ) ОЦЕНКИ АХ АСИМПТОТИЧЕСКИ ЭФ-ФЕКТИВНЫ ТАКЖЕ И В ОБЫЧНОМ СМЫСЛЕ: ДЛЯ ВСЕХ АХ Є U(АХ)
У— DAIAI LUN ^ 1.
N L)AIAI
ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ ОБЛАДАЮТ СЛЕДУЮЩИМИ СВОЙСТВАМИ АСИМПТОТИЧЕСКОЙ РАВНОМЕРНОСТИ : ПРИ Б ОО
SUP 8ИР|РАІ{Л/(М)Т(Є) [АІ(Т(0)) - АХ] ^ Х) - Ф(І)| -)¦ 0,
SUP SUP|PAI {Y/(M)RW [АХ(Т(В)) - AX] < X) - Ф(А?)| -»• 0. ¦
<< | >>
Источник: Ширяев А. Н.. Основы стохастической финансовой математики. Том 1. Факты. Модели.Москва: ФАЗИС,1998. 512 с. (Стохастика, вып.2). 1998

Еще по теме §2Ь. АВТОРЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ AR(P):

  1. В настоящей главе рассматриваются модели определения пре­мии опционов. Вначале мы остановимся на вопросе формирования портфеля без риска и оценки величины премии с помощью простой биномиальной модели. После этого перейдем к моделям, которые используются на практике, а именно, биномиальной модели Кокса, Росса и Рубинштейна и модели Блэка-Шоулза.
  2. Сравнение двух новых моделей с традиционной моделью
  3. 2.2. EOQ-модель, или базовая модель управления запасами
  4. 11. Модели экономических систем (американская, шведская, модель социального хозяйства ФРГ, японская).
  5. Проблемно-ориентированные модели и модели решения.
  6. 5.4. Модели жизненного цикла ПО5.4.1. Общепринятая модель
  7. Модель унітарної ради та модель подвійних рад
  8. Основные модели анализа стратегического поведения олигополиста. Модель Бертрана. Картельное соглашение.
  9. Модель Бертрана, или Модель олигополистических ценовых войн
  10. Модель обслуговування консолідованого кореспондентськогорахунка в СЕП (модель)
  11. Общие замечания. Характеристика национальных моделей института клиента. Снижение договорной и информационной диспропорции в национальных моделях
- Law - Авторское право - Аграрное право - Адвокатура - Административное право - Административный процесс - Антимонопольно-конкурентное право - Арбитражный (хозяйственный) процесс - Аудит - Банковская система - Банковское право - Бизнес - Бухгалтерский учет - Вещное право - Государственное право и управление - Гражданское право и процесс - Денежное обращение, финансы и кредит - Деньги - Дипломатическое и консульское право - Договорное право - Жилищное право - Земельное право - Избирательное право - Инвестиционное право - Информационное право - Исполнительное производство - История - История государства и права - История политических и правовых учений - Конкурсное право - Конституционное право - Корпоративное право - Криминалистика - Криминология - Маркетинг - Медицинское право - Международное право - Менеджмент - Муниципальное право - Налоговое право - Наследственное право - Нотариат - Обязательственное право - Оперативно-розыскная деятельность - Права человека - Право зарубежных стран - Право социального обеспечения - Правоведение - Правоохранительная деятельность - Предпринимательское право - Семейное право - Страховое право - Судопроизводство - Таможенное право - Теория государства и права - Трудовое право - Уголовно-исполнительное право - Уголовное право - Уголовный процесс - Философия - Финансовое право - Хозяйственное право - Хозяйственный процесс - Экологическое право - Экономика - Ювенальное право - Юридическая деятельность - Юридическая техника - Юридические лица -