Системный подход к построению регрессионной модели по временным рядам

Abstract

Описывается модифицированный подход к построению математических моделей разнообразных процессов. Сформулированы понятия структуры модели, которая разрешает выбрать надлежащую структуру модели в процессе ее построения. Описанный подход был успешно испытан на ряде примеров построения эконометрических моделей.

Пропонується модифікований підхід до побудови математичних моделей різноманітних процесів. Сформульовано поняття структури моделі, що дозволяє вибрати належну структуру моделі в процесі її побудови. Пропонується розділити процес побудови моделі на наступні п’ять етапів: аналіз процесу, встановлення факту присутності нелінійностей, вибір структур моделей-кандидатів, вибір методу оцінювання параметрів та оцінювання параметрів вибраних кандидатів та вибір кращої моделі за допомогою множини статистичних параметрів. Запропонований підхід був успішно випробуваний на ряді прикладів побудови економетричних моделей.

A modified approach to mathematical models building of various processes using time series is proposed. The notion of model structure that allows to properly select a specific structure in the process of model construction is formulated. It is proposed to split the process of model construction in the following five steps: process analysis, detection of non-linearity, selection of model structure for possible candidates, selection of parameter estimation methods and estimation of the candidates, and selection of the best fit model using a set of statistics. The approach proposed has been tested successfully on a set of examples of econometric model building.