Модели ARIMA (p, d, q)

Модель ARIMA (p_;d, q) описывает интегрированные процес­сы авторегрессии и скользящей средней. Параметр d обозначает степень дифференцирования процесса Δ^dY_t = (Y_t— Y_t—1)^d. Если d > 0, то процесс характеризуется нестационарной дисперсией.

В пакете программ GRETL можно оценить модель ARIMA(p, d, q) различными способами.

Согласно первому — двухшаговому — способу необходимо в начале определить порядок интеграции процесса d (см. тест проверки единичных корней) и преобразовать процесс Y_t пу­тем его d-кратного дифференцирования в стационарный процесс. Для полученного стационарного процесса определяются значения р и q путем идентификации его структуры с применением функций ACF и PACF. На втором шаге с применением функции Модель — Временные ряды — ARMA, оценивается модель ARMA.

Второй способ оценивания модели ARIMA в пакете программ GRETL заключается в использовании процедур X-12-ARIMA и TRAMO/SEATS, предназначенных для сезонного сглаживания процессов. Вторую из указанных процедур можно использовать только для квартальных и ежемесячных данных.

Источник: Куфель Т. Эконометрика: решение задач с применением пакета программ GRETL