Modeliranje Financijskih Serija 2

8/19/2019 Modeliranje Financijskih Serija 2

1/5

LT

Modeliranje financijskih serija 2

Dependent Variable: RPLAGMethod: Least SquaresDate: 04/07/1 !i"e: 1#:11Sa"ple $ad%usted&: 10/'1/'00' '/04/'00(n)luded obser*ations: +00 a,ter ad%ust"ents

Variable -oe,,i)ient Std. rror t Statisti) Prob.

- 0.1 7' 0.11++21 1.+ 1'#4 0.0 12R3!S 0.0 + 2 0.1''4 0 0.7##2 0.420#

RPR M ! 0.00 2 0 0.004'7+ '.1 +0#+ 0.0'#

R squared 0.00 0 4 Mean dependent *ar 0.1 4421 Ad%usted R squared 0.00 724 S.D. dependent *ar '.#+2#2#S. . o, re5ression '.# +1 A6ai6e in,o )riterion 4. 4142Su" squared resid 4#+#.' # S)h ar8 )riterion 4. +24'4Lo5 li6elihood 147 .42' 9annan uinn )riter. 4. 4 73 statisti) '.7'721# Durbin ;atson stat '.7'0 42Prob$3 statisti)& 0.0++'0

Pretpostavka o nekoreliranosti grešaka relacije

Ukoliko je narušena pretpostavka o nekoreliranosti grešaka relacije OLS procjenitelj i dalje je

nepristran, ali nije efikasan (zna i da ne!a naj!anju varijancu", što dalje zna i da jestandardna pogreška loše procijenjena odnosno nije valjana, te da zaklju ci testovazna ajnosti nisu valjani, a nisu valjane ni intervalne procjene#

Testiranje $ Ljung %o&'ov test

eli!o testirati da li postoji pro)le! autokorelacije do zaklju no s tre*i! po!ako!#

Date: 04/07/1 !i"e: 1#:''Sa"ple: 10/'1/'00' '/04/'00(n)luded obser*ations: +00

Auto)orrelation Partial -orrelation A- PA- Stat Prob


2/5

LT

+ - . / 0 . 2 0 . 1 0 + / - ostoji . j 3 , j 0 /, 2, 1

'vrijednost iz ispisa je # , te je ona !anja od vrijednsti 4 ( # 5", zaklju ak je dakle +/ #Uz razinu zna ajnost od 56 !o7e se od)aciti pretpostavka da ne postoji pro)le!

autokorelacije do zaklju no s tre*i! po!ako!#

>reus)h God,re? Serial -orrelation LM !est:

3 statisti) 1.' +7# Prob. 3$'@ & 0.0000bs?TS@t < # 1/ > >OM@Tt $ #A/2; 9: t'/ $ #/12 9: t'2

O)je p'vrijednosti iz ispisa su jednake # te nju usporeBuje!o sa 4 koji je # 5 odnosno56# ošto je 4 ve*i od naše p'vrijednosti zaklju ak je +/ #Uz razinu signifikantnosti od 56 !o7e se od)aciti pretpostavka da ne postoji pro)le!autokorelacije do zaklju no s drugi! po!ako!# Cakle ustvrdili s!o postojanje pro)le!a

autokorelacije# Mogu*e je da s!o napravilikrivu specifikaciju modela , te da )i to ispravili!ogli )i napraviti nekakvu transfor!aciju ili dodati još neke po!ake varija)li#


3/5

LT

Pretpostavka o normalnosti distribucije grešaka relacije

Dor!alnost s!o testirali koriste*i EarFue'%era test# Gko je narušena pretpostavka, procjenitelj je i dalje nepristran i efikasan, ali !i radi!o narušavanje prvenstveno z)og testova# Gkonaruši!o pretpostavku, testovi više nisu valjani $ !o7e!o uzeti neku drugu distri)uciju pri!jerice studentovu#

0

40

#0

1'0

1+0

'00

14 1' 10 # + 4 ' 0 ' 4 + # 10

Series: ResidualsSa"ple 10/'1/'00' '/04/'00

bser*ations +00

Mean '.07e 1+Median 0.1444'1Ma i"u" 10.12+02Mini"u" 12.0 107Std. De*. '.# 0#44S6e ness 0.0'#2'2

Burtosis . 44 '+

Carque >era 1+1. +4Probabilit? 0.000000

+ - pretpostavlja se da su greške relacije nor!alno distri)uirane+ / - pretpostavlja se da nisu nor!alno distri)uirane

'vrijednost iz ispisa iznosi # te je !anja od 4 ( # 5", stoga zaklju uje!o +/ # Uz razinu

signifikantnosti od 56 od)acuje se pretpostavka da su greške relacije nor!alno distri)uirane#Hako je narušena pretpostavka, procjenitelj je i dalje nepristran i efikasan, ali !i radi!o ovonarušavanje prvenstveno z)og testova# Gko naruši!o pretpostavku, testovi više nisu valjani#

ro)le! !o7e!o otkloniti na više na ina8 uzeti neku drugu distri)uciju (pri!jericestudentovu", druga ije specificirati !odel, napraviti transfor!aciju (npr# standardizacija, logvrijednosti, diferencije"# TakoBer do narušavanja pretpostavke esto zna do*i z)og nekakvihnetipi nih vrijednosti koje se ponekad !ogu eli!inirati#


4/5

LT

Pretpostavka o homoskedastičnosti grešaka relacije

+o!oskedasti nost grešaka relacije testirali s!o po!o*u Ihite'ovog testa#

9eteros6edasti)it? !est: ;hite

3 statisti) 1.4 ++7' Prob. 3$ @ 4& 0.'0''bs >OM@Tt < # /1 > >OM@Tt2

'vrijednost na! iznosi #2 22, a 4 iznosi # 5# ošto je p'vrijednost ve*a od 4 zaklju uje!o+ # Uz razinu zna ajnosti 56 ne !o7e se od)aciti pretpostavka o ho!oskedasti nosti grešakarelacije# rocjenitelj ostaje nepristran i efikasan#U slu aju da s!o i!ali narušenu pretpostavku, procjenitelj )i ostao nepristran ali više ne )i )io efikasan# Gko su varijance pro!jenjive, !atrica varijanci kovarijanci je krivo procijenjena, standardne pogreške nisu valjanje, te onda gdje god se koristi standardna pogreška testovi i intervalne procjene nisu valjane#


5/5

LT

Problem multikolinearnosti

rovjerava!o da li postoji jaka koreliranost iz!eBu nezavisnih varija)li#

RPLAG R3!S RPR M !RPLAG 1 0.02'4 0.0# +R3!S 0.02'4 1 0.00'

RPR M ! 0.0# + 0.00' 1

oeficijent korelacije iz!eBu nezavisnih varija)li >?TS@ i > >OM@T iznosi svega # 2K isa!i! ti!e zaklju uje!o da ne postoji pro)le! !ultikolinearnosti# Taj pro)le! )i postojaoda je koeficijent korelacije iz!eBu nezavisnih varija)li )lizu / jer onda )i do)ili da se procjene !ogu izra unati ali !odel je tada nesta)ilan#

Documents

Modeliranje Financijskih Serija 2