Тема: ИССЛЕДОВАНИЕ ОБОБЩЁННЫХ ПОРОГОВЫХ МОДЕЛЕЙ ПЕРВОГО ПОРЯДКА
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
1. Обобщённые пороговые модели первого порядка 4
1.1. Модели авторегрессии 4
1.1.1. Базовая модель ARCH 4
1.1.2. Пороговая модель авторегрессии 5
1.2. Оценки авторегрессионных параметров 7
1.2.1. Метод моментов 8
1.2.2. Метод максимального правдоподобия 9
2. Апробация моделей на реальных данных 11
2.1. Вычисление оценок неизвестных параметров 11
2.2. Сравнительный анализ результатов 12
Заключение 19
Библиографический список 20
Приложение
📖 Введение
Целью работы является подгонка логарифмической прибыли с помощью ассиметричной пороговой модели TARCH (1) и сравнительный анализ полученных результатов с полученными данными базовой модели ARCH (1).
Основной задачей, при исследовании пороговой авторегрессионой модели, является оценивание параметров модели. В работе используются метод моментов и метод максимального правдоподобия. В данной выпускной квалификационной работе проводится сравнительный анализ свойств оценок параметров пороговой авторегрессионной модели, среднеквадратических ошибок моделей ARCH (1), TARCH (1) метод моментов и TARCH (1) метод максимального правдоподобия. А также экспериментальным методом определён критический уровень значимости принятия гипотезы.
Работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы и приложения.
В первой главе представлена теоретическая часть, включающая описание исследуемых в данной работе моделей. Изложена проблема оценивания неизвестных авторегрессионных параметров, а также описаны методы их нахождения.
Во второй главе представлены результаты апробации моделей на реальных данных и их сравнительный анализ.
✅ Заключение
При данном исследовании в моделях TARCH (1) применяется ап, а в модели ARCH (1) <7%.
Проведён сравнительный анализ свойств оценок параметров пороговой авторегрессионной модели, среднеквадратических ошибок моделей ARCH (1), TARCH (1) метод моментов и TARCH (1) метод максимального правдоподобия. А также экспериментальным методом определён критический уровень значимости принятия гипотезы.
Выводом анализа является подтверждение предположения, что пороговая модель авторегрессионной условной гетероскедастичности TARCH (1) даёт лучшую подгонку для ассиметричных данных, чем базовая авторегрессионная модель.