Numer: 01/2019 Str. 37
Autorzy: Agnieszka Duraj , Magdalena Ludwicka :
Tytuł: Modelowanie zmienności w czasie szeregów danych zawierających obserwacje efektu ARCH
Streszczenie: Przedmiotem niniejszej pracy jest analiza porównawcza wybranych modeli służących do opisu zmienności szeregów czasowych, w tym wyjątków. Artykuł koncentruje się na dynamicznych właściwościach szeregów czasowych, na ogół na heterogeniczności warunkowej wariancji w czasie. W niniejszym artykule opisano powszechne metody wykrywania wartości odstających, modelowania i prognozowania szeregów czasowych. Na podstawie badań przeprowadzonych przez RF Engle, TB Bollerslev, J. Caiadoin, zbadano wybrane ARIMA, ARCH i GARCH. Zwrócono uwagę na efekt ARCH w szeregach czasowych i jego wpływ na zmienność modelowania finansowych szeregów czasowych, które zawierają odstające. Badania wykazały, że typowymi cechami finansowych szeregów czasowych są tak zwane pogrupowane wariancje. Dlatego wykorzystanie modeli ARIMA do prognozowania było niewystarczające, modele ARCH i GARCH prezentowały dobre właściwości statystyczne do modelowania danych szeregów czasowych.
Słowa kluczowe: wykrywanie wyjątków, strumienie danych, modele ARCH, GARCH.