Вспомогательные материалы

Эта часть книги — сборник вспомогательных материалов, полезных при анализе временных рядов. Она содержит ряд программ для ЭВМ, необходимых для анализа временных рядов, таблицы и диаграммы для получения предварительных оценок моделей авторегрессни — скользящего среднего вместе со стандартными таблицами уровней значимости нормального,  и -распределений. Далее следует полная сводка всех временных рядов, анализировавшихся в этой книге.

Описание программ для ЭВМ

Программа 1. Идентификация стохастической модели.

Программа 2. Предварительное оценивание стохастической модели.

Программа 3. Оценивание стохастической модели.

Программа 4. Прогнозирование с помощью стохастической модели.

Использование ЭВМ при построении модели

ЭВМ обладает большим быстродействием и высокой точностью, и по сравнению с ней человеческий ум медлен и неточен. Однако ум обладает способностью к критическим и индуктивным умозаключениям, практически отсутствующей у современных машин. Это позволяет внести удачное разделение труда, согласно которому мозг и машина делают то, к чему каждый из них лучше приспособлен. Модели, построенные вычислительной машиной чисто автоматически, вряд ли будут очень хороши, и даже могут быть очень плохими. Описанные ниже программы не нацелены на автоматическое построение моделей. Скорее, при правильном их использовании они дают исследователю большую свободу в экспериментировании с данными и могут породить идеи, нужные для плодотворного итерирования. Когда форма пробной модели выбрана, часто можно достичь исключительно быстрой сходимости в получении окончательной модели, пользуясь нелинейной итеративной процедурой, даже в тех случаях, когда использовались довольно неудачные начальные значения. Это позволяет обойтись без этапа предварительного оценивания, реализуемого программой 2. В благоприятных случаях после пробной идентификации формы модели при помощи программы 1 исследователь может прямо переходить к оцениванию при помощи программы 3.

Программы, описанные ниже, были составлены на АЛГОЛе в Ланкастерском университете Дж. Хэмптоном, Г. Вилсоном, Э. Ходжкинсон и П. Блант. Они представлены здесь в виде вычислительных алгоритмов. Хотя необходимые входные и желаемые выходные данные полностью указаны, организация программ здесь не обсуждается, так как она будет сильно зависеть от конкретных условий применения и требований, предъявляемых потребителем.