,
yoki
.
Avtoregressiya oʻzgartirilgan modeli b1 va a0parametrlarining baholarini eng kichik kvadratlar usuli yordamida topamiz. Ushbu baholar avtoregressiyaning boshlangʻich modeli uchun qidirilayotgan baholar boʻladi.
Instrumental oʻzgaruvchilar usuli koʻpincha modelda omillar multikollinearligining paydo boʻlishiga olib keladi. Ushbu muammo muayyan vaziyatlarda instrumental oʻzgaruvchili modelga vaqt omilini kiritish orqali hal etiladi.
8.5. Adaptiv kutishlar modellari
Adaptiv kutishlar modellari omillining(t+1) davrdagi istalgan qiymatini hisobga oladi. Masalan, quyidagi tenglama adaptiv kutishlar modelihisoblanadi
bu erdax*t+1 – omilning ushbu omilning joriy davrdagi oʻrtacha arifmetik oʻlchangan real va kutilayotgan qiymatlari koʻrinishida shakllanadigan keyingi davrda kutilayotgan qiymati, ya’ni x*t+1 = λxt + (1 – λ)x*t. Mazkur tenglama kutishlarni shakllantirish mexanizmini belgilab beradi.
Kutishlarni shakllantirish mexanizmi
bu erda0 ≤ λ≤ 1.
λ 1 ga qanchalik yaqin boʻlsa, x*t+1 ning kutilayotgan qiymati oldingi real qiymatlarga shunchalik tez moslashadi. λ 0 ga qanchalik yaqin boʻlsa, x*t-1 ning kutilayotgan qiymatix*t oldingi davrning kutilayotgan qiymatidan shunchalik kam farq qiladi.
Nima uchun eng kichik kvadratlar usulini adaptiv kutishlar modelining parametrlarini baholash uchun qoʻllab boʻlmaydi?
Omilning modelga kiritilgan kutilayotgan qiymatlariga empirik usul bilan ega boʻlishning iloji yoʻq
Adaptiv kutishlar modelini qanday oʻzgartirish mumkinligini koʻrsatamiz
parametrlarni baholash mumkin boʻlishi uchun.
,
(1) boshlangʻich model (t+1) davri uchun ham mos keladi:
(3) tenglamani 1 – λ kattaligiga koʻpaytirib, quyidagi tenglamaga ega boʻlamiz:
.
(2) tenglamadan (4) tenglamani a’zolar boʻyicha chiqarib tashlaymiz va avtoregressiya modeliga ega boʻlamiz, uning parametrlarini bizga ma’lum usullar bilan hisoblab chiqamiz:
yoki
Adaptiv kutishlar boshlangʻich modeli – bu adaptiv kutishlar modelining uzoq muddatlifunksiyasi: natijali belgiomilli belgining kutilayotganqiymatlariga bogʻliq.
Oʻzgartirilgan adaptiv kutishlar modeli – bu adaptiv kutishlar modelining qisqa muddatlifunksiyasi: natijaviy omilning haqiqiyqiymatlariga bogʻliq.
Qisman tuzatishlar kiritishmodellari.Qisman tuzatishlar kiritish modellari (t+1) davrda natijaviy omilning belgining istalgan (kutilayotgan)qiymatini hisobga oladi.
Masalan, quyidagi tenglama qisman tuzatishlar kiritishmodeli hisoblanadi.
Bunday modeldaut– ut -1natijaviy omilning amaldagi orttirmasi quyidagi ayirmaga proporsional
u*t– ut -1,
bu erdau*t– natijaning kutilayotganqiymati;
ut -1–natijaning oʻtgan davrdagi haqiqiy qiymati.
Boshqacha aytganda,
YAkunda quyidagioʻzgartirilgan modelga ega boʻlamiz:
Bunday modeldaut– bu u*tistalgan qiymat va ut-1oʻtgan davrdagi haqiqiy qiymatningoʻrtacha arifmetik oʻlchangan qiymati.
Qisman tuzatishlar kiritish modelida kutishlarni shakllantirish mexanizmi
t,
bu erda0 <λ<1.
λ 1 ga qanchalik yaqin boʻlsa, tuzatishlar kiritish jarayoni shunchalik tez.
Agar λ =0boʻlsa, u holdatuzatishlar kiritish yuz bermaydi;
Agar λ =1boʻlsa, u holdatuzatishlar kiritish bir davr uchun kechadi.
Qisman tuzatishlar kiritishmodelini uning parametrlarini eng kichik kvadratlar usuli yordamida baholash mumkin boʻlmagunga qadar oʻzgartirishda davom etamiz:
Dostları ilə paylaş: |