ISmCointegrationEq.VARStatistics

Синтаксис

VARStatistics: IVARStatistics;

Описание

Свойство VARStatistics возвращает значения статистик векторной авторегрессии, рассчитанные для модели.

Пример

Sub Main;

Var

y: Array[11] Of Double;

x1: Array[21] Of Double;

AR_Y: Array[1] Of Integer;

AR_X: Array[1] Of Integer;

i, Res: Integer;

ArrRes: Array Of Double;

d: Double;

CointegrEq: ISmCointegrationEq;

Eq: ISlEquation;

VARStat: IVARStatistics;

Begin

//Эндогенная

y[00] := 95;

y[01] := 45;

y[02] := 22;

y[03] := -36;

y[04] := 10;

y[05] := -15;

y[06] := 36;

y[07] := -10;

y[08] := -36;

y[09] := -44;

y[10] := -7;

//Экзогенная

x1[00] := 6;

x1[01] := 8;

x1[02] := 10;

x1[03] := 5;

x1[04] := 3;

x1[05] := 6;

x1[06] := 3;

x1[07] := 7;

x1[08] := 8;

x1[09] := 10;

x1[10] := 5;

x1[11] := 2;

x1[12] := 1;

x1[13] := 1;

x1[14] := 3;

x1[15] := 4;

x1[16] := 7;

x1[17] := 4;

x1[18] := 7;

x1[19] := 4;

x1[20] := 3;

CointegrEq := New SmCointegrationEq.Create;

Eq := CointegrEq.Equation;

//Моделируемый ряд

Eq.Serie.Value := y;

//Экзогенная переменная

Eq.ExogenousVariables.Add.Value := x1;

AR_Y[0] := 1;

AR_X[0] := 0;

//Порядок авторегрессии эндогенной переменных

CointegrEq.SerieAROrder := AR_Y;

//Порядок авторегрессии экзогенных переменных

Eq.AutoRegressionOrder := AR_X;

//Период идентификации

CointegrEq.Period.FirstPoint := 0;

CointegrEq.Period.LastPoint := 11;

//Прогноз

Eq.Forecast.LastPoint := 21;

Res := CointegrEq.Execute;

If Res = 0 Then

VARStat := CointegrEq.VARStatistics;

Debug.WriteLine("Определитель ковариационной матрицы");

Debug.WriteLine(VARStat.RC);

Debug.WriteLine("Логарифм функции правдоподобия");

Debug.WriteLine(VARStat.LLV);

Debug.WriteLine("Информационный критерий Акаике");

Debug.WriteLine(VARStat.AIC);

Debug.WriteLine("Критерий Шварца");

Debug.WriteLine(VARStat.SC);

Else

Debug.WriteLine("Статус выполнения: " + Res.ToString);

Debug.WriteLine("Ошибка: " + CointegrEq.Errors);

End If;

End Sub Main;

После выполнения примера будут настроены параметры метода коррекции ошибок. Будут добавлены эндогенная и экзогенная переменные. Настроены порядки авторегрессии и установлен период идентификации и прогнозирования. После расчета в консоль будет выведены значения статистики векторной авторегрессии:

Module execution started

Определитель ковариационной матрицы

6074,62382177938

Логарифм функции правдоподобия

-57,7487620517999

Информационный критерий Акаике

10,4997749185091

Критерий Шварца

10,9357558771997

Module execution finished

См. также:

ISmCointegrationEq