2023-03-14 20:04:10 +03:00
\documentclass [a4paper,fontsize=14bp] { article}
\input { settings/common-preamble}
\input { settings/fancy-listings-preamble}
\input { settings/bmstu-preamble}
\numerationTop
\begin { document}
\thispagestyle { empty}
\makeBMSTUHeader
\makeReportTitle { домашней} { № 1} { Введение} { Анализ и прогнозирование временн\' { ы} х рядов} { а } { Е .А .Гребенюк}
\newpage
\sloppy
\pagestyle { fancy}
\section { Задание}
Рассмотрим процесс
\[ y _ t = \xi _ t - 2 . 5 \xi _ { t - 1 } + \xi _ { t - 2 } , \xi _ t \sim N ( 0 , 1 ) \]
\begin { enumerate}
\item Является ли процесс $ y _ t $ обратимым и стационарным?
\item Найти автоковариационную функцию процесса $ y _ t $ .
\item Вычислить дисперсию процесса $ y _ t $ .
\item Рассматривается процесс ARMA(1, 1):
$ 1 - \alpha L y _ t = ( 1 - 0 . 5 L ) \xi _ t $ , где $ \alpha $ -- некоторое действительное число и $ \xi _ t = N ( 0 , \sigma _ \xi ^ 2 ) $ . Найти
\begin { itemize}
\item все $ \alpha \in \mathbb { R } $ для которых процесс является стационарным;
\item все $ \alpha \in \mathbb { R } $ для которых процесс является обратимым
\end { itemize}
\end { enumerate}
\section { Выполнение}
\subsection { Обратимость и стационарность}
2023-03-17 12:16:48 +03:00
Для процесса возможно построить характеристическое уравнение. Если корни характеристического уравнения по модулю больше 1, то процесс обратим. Опишем в с помощью оператора сдвига
2023-03-14 20:04:10 +03:00
\[ y _ t = 1 - 2 . 5 L + 1 L ^ 2 \]
и решим квадратное уравнение
\begin { equation*}
\begin { gathered}
1-2.5z+z^ 2=0\\
z = \frac { -b\pm \sqrt { b^ 2-4ac} } { 2a} \\
z_ 1 = \frac { -2.5-\sqrt { -2.5^ 2-4} } { 2} \\
z_ 1 = 1.25 + \sqrt { 1.5625-1} \approx 2\\
z_ 2 = \frac { -2.5+\sqrt { -2.5^ 2-4} } { 2} \\
z_ 2 = 1.25 - \sqrt { 1.5625-1} \approx 0.5
\end { gathered}
\end { equation*}
2023-03-17 12:16:48 +03:00
Только один корень уравнения по модулю больше, поэтому процесс \textbf { не является обратимым} .
2023-03-14 20:04:10 +03:00
2023-03-17 12:16:48 +03:00
Процесс \textbf { является стационарным} по теореме Вольда.
2023-03-14 20:04:10 +03:00
\subsection { Автоковариационная функция}
2023-03-17 12:16:48 +03:00
\begin { equation*}
\begin { gathered}
\gamma (0) = Var(y_ t) = 8.25\\
\gamma (1) = cov(\xi _ t - 2.5\xi _ { t-1} +\xi _ { t-2} , \xi _ { t-1} - 2.5\xi _ { t-2} +\xi _ { t-3} )=\\
= E[\xi _ t - 2.5\xi _ { t-1} +\xi _ { t-2} , \xi _ { t-1} - 2.5\xi _ { t-2} +\xi _ { t-3} ] = \\
-2.5 \cdot 1 \cdot 1 + -2.5 \cdot 1 \cdot 1 = -5\\
\gamma (2) = E[\xi _ t - 2.5\xi _ { t-1} +\xi _ { t-2} , \xi _ { t-2} - 2.5\xi _ { t-3} +\xi _ { t-4} ] = 1 \cdot 1 = 1\\
\gamma (3) = 0
\end { gathered}
\end { equation*}
2023-03-14 20:04:10 +03:00
\subsection { Дисперсия процесса}
\begin { equation*}
\begin { gathered}
2023-03-17 12:16:48 +03:00
Var(y_ t) = ?\\
Var(y_ t) = Var(\xi _ t - 2.5\xi _ { t-1} +\xi _ { t-2} )=\\
= Var(\xi _ t) +Var(-2.5\xi _ { t-1} )+Var(\xi _ { t-2} ))=\\
=Var(\xi _ t) + 6.25(\xi _ { t-1} ) + Var(\xi _ t) = \\
8.25 \cdot Var(\xi _ t) = 8.25
2023-03-14 20:04:10 +03:00
\end { gathered}
\end { equation*}
\subsection { Процесс ARMA(1, 1)}
\end { document}