Финансовая статистика: конспект лекций.

Y = 0,707Х.

Данное уравнение можно сформулировать следующим образом: рост (или падение) курса евро на 1 руб. в 2005 г. приводил в среднем к повышению (или, соответственно, к снижению) курса доллара на 70,7 коп. Одновременно коэффициент детерминации для скорректированного уравнения оказался равен 87,4 %, при том что аналогичный показатель для предыдущего уравнения регрессии был гораздо выше – 99,8 %. Следовательно, устранение автокорреляции привело к понижению коэффициента детерминации на 12,4 %. Затем по вновь полученным остаткам скорректированной регрессии вычисляется критерий Дарбина-Уотсона, который получается равным 1,98. Данный вывод свидетельствует практически о полном отсутствии автокорреляции (если критерий Дарбина-Уотсона равен 2, то это означает, что R_авт равно 0).

Чтобы построить эффективно работающую прогнозную модель, недостаточно только устранения автокорреляции в остатках, поскольку в отклонениях фактических данных от прогноза по-прежнему присутствует неучтенная тенденция. Для этого модель необходимо изменить таким образом, чтобы она отражала этот тренд.

Для решения этой задачи стоит воспользоваться разработанными тремя основными способами: методом отклонений от тренда, методом последовательных разностей и методом включения в модель регрессии фактора времени.