2014-09-11
2014-09-11 17:27
Atsiskaitymo tvarka
Semestro eigoje reikės padaryti 2 lygiavertes užduotis. Užduotims reikės paruošti ataskaitas, o vėliau tuos darbus apsiginti paskaitos metu. Rekomenduojama atsiskaitymo metu būti pasiruošus visą darbo aplinką, t.y. sutvarkytus duomenis ir kodą.
Darbus galima daryti poromis.
Ataskaitas atsiųsti iki:
- 1 užduoties – iki 2014-10-31 24:00
- 2 užduoties – iki 2014-12-12 24:00
Ataskaitų gynimas numatomas šiomis datomis laboratorinių užsiėmimų metu:
- 1 užduoties lapkričio 7 d.
- 2 užduoties gruodžio 19 d.
Literatūra
R. Lapinskas. Ekonometrija su kompiuteriu 2. Laikinės sekos. 2008.
R. Leipus. Finansinės laiko eilutės.
R Reference card
2014-09-11 17:22
Pirma užduotis
Pasirinkite sezonišką laiko eilutę, kurioje būtų bent 50 stebėjimų (jei ketvirtiniai; jei mėnesiniai – bent 100 stebėjimų).
- Pavaizduokite duomenis grafiškai. Ar tai stacionari laiko eilutė? Jei nestacionari, tai kokio tipo nestacionarumas matomas? Pagrįskite. Koks modelis taikytinas šiai eilutei modeliuoti: multiplikatyvus ar adityvus? Ar reikalingos kokios nors transformacijos? Į kokius komponentus būtų prasminga išskaidyti laiko eilutę?
- Išskirkite trendą ir sezoninę dalį keliais būdais, rezultatus pavaizduokite grafiškai; patikrinkite, ar gerai išskyrėte sezoną (pvz.: su auto.arima funkcija). Palyginkite gautą rezultatą (nepamirškite funkcijoje parinkti tinkamų parametrų), ir išrinktite geriausią variantą ir jį naudokite tolimesnėse užduoties dalyse:
- stl()
- filter()
- decompose()
- HoltWinters()
- diff() (tik trendo pašalinimui)
- Naudodami regresiją (nuo laiko ar kitos laiko eilutės) įvertinkite trendą. Išbrėžkite likučių (t.y. tai, kas lieka atėmus trendo įvertinį ir sezoninę dalį) autokoreliaciją, ir dalinę autokoreliaciją. Ar panašu į baltąjį triukšmą? Parinkite likučiams ARMA(p, q) modelį.
- Sukonstruokite tiriamai nusezonintai laiko eilutei prognozę metams į priekį.
- Patikrinkite savo modelį kryžminės patikros būdu (angl. out of sample), suskaičiuokite prognozės tikslumą kuriuo nors kritetijumi (pvz.: MAPE, MAE, RMSE…), ir pagrįskite, kodėl tokį pasirinkote.
- Atlikite paklaidų analizę.
- Palyginkite savo modelio prognozių tikslumą, su modelio, gauto naudojant funkciją auto.arima(), prognozėmis.
Antra užduotis
Pasirinkite kokią nors finansinę laiko eilutę (duomenys turi būti dieniniai arba savaitiniai), kuri apimtų bent 5 metų laikotarpį.
- Susidarykite grąžų laiko eilutę. Patikrinkite hipotezę, ar grąžų vidurkis lygus nuliui. Patikrinkite, ar pastovi jų dispersija.
- Kokie stilizuoti faktai būdingi jūsų tiriamiems duomenims?
- Sudarykite grąžoms ARMA-ARCH/GARCH modelį.