style="font-size:15px;"> Автоковариацию, согласно формуле (1.3), в Excel можно найти с помощью функции КОВАР, которая возвращает величину ковариации. Причем, последнюю называют автоковариацией в том случае, когда ее используют для оценки тесноты и направления связи между переменными одного временного ряда с определенным лагом. Например, с лагом минус один месяц. Доказано, что для независимых переменных X и Y ковариация всегда равна нулю, а для зависимых переменных она, как правило, отличается от нуля. Если лаг t = 0, то автоковариация равна дисперсии.
Если временной ряд, характеризующий динамику, например, курса валют, является слабо стационарным, то это означает отсутствие: во-первых, тренда; во-вторых, строго периодических колебаний; в-третьих, систематических изменений дисперсии; в-четвертых, каких-либо иных систематических изменений во временном ряде. Таким образом, под стационарным процессом в слабом или в широком смысле понимается случайный процесс, у которого среднее и дисперсия – независимо от периода времени – имеют постоянное значение, а автоковариация зависит от длины лага между рассматриваемыми переменными.
Если временной ряд является нестационарным, то с точки зрения теории это предполагает, что он содержит не только случайную компоненту, но и тренд, а его средняя, дисперсия и автоковариация изменяются во времени. В связи с этим делать прогнозы по нестационарному временному ряду более затруднительно (особенно на длительный период, или в период каких-либо резких изменений в его динамике), чем по стационарному ряду.
1.2. Распознавание стационарности временного ряда с помощью построения его графика
Существуют различные методы распознавания стационарности временного ряда, однако, пожалуй, самым простым из них является построение графика временного ряда с последующим визуальным определением наличия в нем тренда.
С этой целью мы решили построить график ежемесячных колебаний курса доллара к рублю за период с июня 1992 г. до апреля 2010 г. Читатели, которые не умеют строить диаграммы, могут ознакомиться с представленным ниже алгоритмом действий №1 и № 2
Алгоритм действий № 1 «Как строить диаграммы в Microsoft Excel»
Шаг 1. Поиск данных, их загрузка и первичная обработка в Excel
Во-первых, нужно на сайте Банка России http://www.cbr.ru/ взять необходимые данные по ежедневным курсам доллара за весь интересующий нас период. Во-вторых, после того как мы скопируем рыночную статистику в файл Microsoft Excel, все данные по курсу доллара к рублю с 1 июля 1992 г. по 1 января 1998 г. необходимо разделить на 1000, поскольку на сайте Банка России за этот период они приводятся в неденоминированном виде. В-третьих, для того, чтобы из всего массива данных оставить только необходимые для нас данные, а именно: курс доллара на конец месяца, необходимо их отфильтровать с помощью опций ДАННЫЕ/дополнительно/расширенный фильтр.
Шаг 2. Построение графика в Excel
Выделим с помощью мышки столбец с ежемесячными данными (на конец месяца) по курсу пары рубль – доллар за период с июня 1992 г. (на конец июня
