2

Átírás

1 1

2 2

3 3

4 4

5 5

6 6

7 7

8 A hozam transzformáció alkalmazása Feladatunk az OTP részvény kereskedésnapi átlagárának az előrejelzése a időpontra, kizárólag a saját Árainak korábbi ismeretében, ahol az ún. Tanuló (training, learning) időszak periódusa: , a Teszt időszak pedig tól indul. Az ábra a részvény napi átlagárának a lefutását mutatja a tesztidőszakra vonatkozóan: 1. Vizuálisan vélelmezhető egy növekvő exponenciális tendencia, mely végül stabilizálódik/letör. 2. Az idősor láthatóan nem stacioner. 3. A mai árat tehát nem tisztán határozza meg (ha meghatározza) a tegnapi ár, mert a Trend, mint minden más hatás eredője is befolyásol. Ezért az Ár lefutásában a tegnapi-mai kapcsolat torzított a Trend jelenléte által. A trendhatás szükségszerű kiszűrése érdekében kézenfekvő stabilitási transzformáció az Ár helyett a hozam=(maiár-tegnapiár)/tegnapiár idősort modellezni. Ha a hozam ismert (előjelzett), akkor az Ár is előrejelezhető. 8

9 Az OTP hozamának a lefutása Stacioner idősorok sztochasztikus, ARMA modellezése Példa: adott részvény hozamának a modellezése. A hozam, mint a differenciázott árfolyam relatív növekménye az előző időszaki árfolyam bázisában módszertanilag jól közelíthető az árfolyam logaritmusának az első rendű időrendi differenciájával, a loghozam alkalmazásával. A (log)hozam ábrája alapján látható konklúziók a következők: 1. a hozam egyfelől horizontálisan alakul, 2. másfelől szűk sávon belül alacsony volatilitással, bár látható klaszterezettséggel szóródik, de nem látható, hogy végül az egymástól k periódusra lévő időpontok egymás közti hatása független-e attól, hogy mely időpontban tartózkodva mérjük e hatást. 3. Ha még ez is független az időtől, akkor megbízunk az ARMA modell előrejelzésében, feltéve, ha a modell jól illeszkedik, és a maradék véletlen tulajdonságokat mutat. 9

10 A stacioner idősor fogalma: Az időbeli stabilitás fő kritériumai, követelményei: 1. időfüggetlen/állandó/konstans átlag, 2. időfüggetlen/állandó/konstans szórás 3. időfüggetlen autokovariancia/autokorreláció: csak a késleltetés rendjétől függhet. Az ábra jelölései rendre: 1. n: a megfigyelések száma, 2. Y: a folyamat elnevezése, 3. y: a minta, a folyamat megfigyelt, megvalósult, realizálódott értékei. Az értelmezést tekintve a Mű várható érték és Var variancia értékek állandók, tekintet nélkül arra, hogy időben hol vagyunk (az értékük nem függ t-től, időfüggetlenség). Feltesszük, hogy az y realizációk mindig ilyen paraméterekkel leírható véletlen változók értékkészletéből kerülnek ki. Az autokorreláció sem függ attól, hogy időben hol tekintjük (időfüggetlen), csak attól, hogy időben egymástól milyen távolságra, hány időszakra lévő megfigyelések kapcsolatát vizsgáljuk, a késleltetés k rendjétől. 10

11 Az ARMA modell A modell két alapvető, a folyamaton belüli (öngeneráló) hatás együttes érvényesülésére épül, ha léteznek: 1. Az AR autoregresszív hatás: egyfelől az idősor korábbi értékei magyarázzák saját későbbi értékeit (autokorrelációs, illetve autoregressziós jelenség), 2. Az MA mozgó átlag hatás: másfelől a múltbeli hibák ismeretében, azok mértékéből és irányából tanulva csökkentjük a későbbi előrejelzés hibáját, a prognózis javítása érdekében. Az ARMA modell felépítése a következő: 1. Phi az AR prediktorok megfelelő autoregresszív phi koefficiense, ahol a regresszivitás rendje p. 1. Epszilon t : a regresszió hibatagja mint fehér zaj, az innováció. Az innováció megnevezés arra utal, hogy ez az egyetlen hatás, mely a t._jelen időpontban lép be a folyamatba. Ez a folyamat a modellben tovább már nem magyarázandó. 2. Az innováció lényegileg mindazon hatások jelenbeli eredője, amely hatások nem az idősor saját korábbi értékeiből következnek, de definíció (követelmény) szerint stacioner sort alkotnak! 3. Mivel a múltbeli innováció-értékek már realizálódtak, ezért e hibák ismerete segíti az előrejelzés javítását. 4. Theta a mozgóátlag MA tagok (múltbéli innovációk) koefficiensei, ahol a mozgóátlagolás rendje q. 5. Ha Epszilon tisztán véletlen, fehér zajként alakul, akkor és csak akkor alkalmazható a modell prognózisra és elemzésre. Megjegyezzük: az MA tagok Theta-paramétereit szokás negatív előjellel is szerepeltetni a modellben, az alkalmazott statisztikai program sajátosságaként. 11

12 A Fehér -Zaj Definíció szerint a tökéletesen véletlenül alakuló idősori folyamat. Jellemzői az alábbiak: 1. időfüggetlen várható érték (átlag), mely általában 0, tágabb értelemben viszont bármilyen konstans, 2. időfüggetlen szórás 3. autokorrelálatlan: a folyamat saját késleltetett értékeivel vett korrelációja mindenféle értelemben zéró. Tömören: a Fehér Zaj folyamatban nincs (nem lehet) semmilyen szisztematikus komponens. Jelenlétének, hiányának a tesztelési módszerei a későbbiekben: 1. Korrelogram teszt, 2. Ljung-Box teszt, 3. OLS (Breusch-Godfrey) teszt 12

13 Az ACF autokorreláció függvény: Az ACF diagram a különböző késleltetések mellett az autokorrelációs együtthatók AC(k) ábrázolása, ahol lag: 1, 2 k: a késleltetés rendje, az egymástól k időszakra lévő megfigyelések kapcsolata. A Korrelogram a fenti ábrán értelemszerűen az ACF értékeket közli: 1. konfidencia sávon belül (95%): inszignifikáns az autokorreláció, 2. konfidencia sávon kívül (95%): szignifikáns az autokorreláció! A Ljung-Box LB-Q statisztika a Fehér Zaj tesztelése érdekében: 1. A teszt null-hipotézise: H0: adott K késleltetésig valamennyi AC együttesen 0, 2. a teszt-statisztika Chi2 eloszlású K szabadsági fokkal, 3. a null-hipotézis elfogadása bármely K-érték mellett Fehér Zaj folyamatra utal. Stacioner idősor esetén, ahogy emeljük a késleltetés számot, az AC(k) értékek gyorsan lecsökkennek a zéróhoz, azaz bekerülnek a konfidencia sávba. Amennyiben AC(k) nem cseng le, a folyamat nem stacioner! 13

14 Fehér zaj OLS teszt Egy fehér zaj folyamat esetén annak bármely rendben késleltetett auto-regressziós paraméterei zérók. Tekintsük például a p=6 rendű késleltetést. Ekkor a 6. késleltetés melletti parciális regressziós együttható: -0,036. A tesztelés módszertana megszokottan F, vagy Chi2 alapú. A null-hipotézis szerint H0: adott k késleltetésig valamennyi együttható együttesen 0, egyébként nem. A Wald és LM tesztekkel: 1. Wald-F teszt: 1. R^2= , k=6, n=2559-6, F=R^2/k:((1-R^2)/(n-k)), (a 6 késleltetés miatt a mintaelemszám csökken) 2. LM-Chi^2 teszt: p= Chi^2=n*R^2 p=0.473 Megjegyezzük, hogy az utóbbi alkalmazás az ún. Breusch-Godfrey LM teszt. Mint konklúzió, H0-t minden szokásos szignifikancia szinten megtartjuk, a k késleltetésig tekintve valamennyi együttható 0, a vizsgált folyamat (5ös lottó átlagos heti nyerőszáma) fehér zaj. A Breusch-Godfrey LM teszt csak egy regresszió maradéktagjaira futtatható. Ha idősor fehér zaj voltát szeretnénk vizsgálni, az idősorra üres csak konstanst tartalmazó intercept only modellt illesztünk, és ennek reziduumaira végezzük el a tesztet. 14

15 A PACF parciális autokorrelációs függvény A PACF diagram értelemszerűen a különböző késleltetések melletti parciális autokorrelációs együtthatók ábrázolása, ahol PAC(k): az egymástól k időszakra lévő megfigyelések kapcsolatát méri, feltéve, hogy a köztes időszakok hatását kiszűrtük. Triviálisan: 1. AC(0)=PAC(0)=1, önkorreláció, 2. AC(1)=PAC(1), mivel itt nincs kiszűrendő köztes hatás. Tekintsük újra a korábbi WN_OLS teszt phi(-6) = parciális regressziós koefficiensét: E koefficiens parciális értelmezésben azt méri, hogy ha már az első 5 késleltetés magyaráz a modellben és még bevonjuk a 6. késleltetést is, akkor ennek hatására milyen mértékben javul a modell magyarázó ereje. A magyarázó erő százalékos javulása a 6.késleltetés parciális (auto)determinációs együtthatója, megfelelő előjelű gyöke pedig a 6.késleltetés parciális (auto)korrelációs együtthatója. A kérdéses parciális determináció a t-statisztika és a DF-szabadsági fok ismeretében kalkulálható, majd gyökvonással adódik a parciális autokorreláció értéke, a t-statisztika előjelét örökölve. 15

16 Box Jenkins modellezés A Box-Jenkins idősori modellezés egy gondolatmenet, melynek fő pontjai a következők: 1. Csak stacioner idősorok modellezhetők ARMA módszerrel. Ha alkalmazható, akkor az ARMA metódus lépései a következők. 1. Stacionaritás vizsgálat: 1. Korrelogram alapján: ACF lecseng a késleltetés szám növelésével vagy sem, 2. Statisztikai teszt alapján hipotézisvizsgálattal, 3. Ha a folyamat nem stacioner, stacionaritási transzformációt keresünk. 2. Stacioner folyamat esetén 1. Korrelogram alapján az AR és MA késleltetés rendek sejtése, behatárolása 2. A lehetséges ARMA(p,q) folyamatok közül valamely modellszelekciós kritérium alapján a legjobb kiválasztása 3. A választott (lehetséges) modell(ek) reziduumai fehér zaj voltának ellenőrzése (Ljung-Box Q, OLS-LM). 2. Amennyiben a modell hibatagja fehér zaj, a modell előrejelzésre alkalmas. 16

17 Az AR(1) folyamat ACF és PACF tulajdonságai Alapkérdés, hogy miről ismerhető fel egy tisztán AR(1) folyamat? A kérdés modell identifikációs szempontból merül fel, hogy ismervén az AR(1) elméleti tulajdonságait, azoknak nem mond-e ellent az empirikus idősor. A probléma analógiája a nemlineáris modelltípus választás, mikor pl. konstans rugalmasságú modellt nem illesztünk nem konstans empirikus rugalmasságokat mutató mintához. A kérdés ugyanúgy vonatkozik magasabb rendű AR és a mozgóátlag MA folyamatokra, valamint ezek kombinációira is. Tekintsük az AR(1) alapmodellt. Egyetlen magyarázó változója az Y folyamat értéke a (t-1) periódusban, melynek phi autoregresszív paramétere általánosságban - korlátozás nélkül bármilyen értéket fölvehet. Ha viszont a folyamat stacioner, akkor Var t =Var (t-1), és ekkor (csak ekkor) phi egyben a korrelációs együttható a t. és a t-1. időpontok között. Ha tehát phi nagyobb vagy egyenlő abszolút értékben, mint egy, akkor a variancia nem konstans, és a folyamat nem stacioner. Minél szorosabb tehát a phi-kapcsolat annál jobb a modell előrejelzése, mindaddig, míg abszolút értékben 1 alatt marad. Rekurzív visszahelyettesítéssel látható egyrészt, hogy egy AR(1) folyamat mindig kifejezhető fehér zajok kombinációjaként, azaz mint mozgóátlagolású folyamat (az AR folyamat MA-reprezentációja). Másrészt, a folyamat t. értékét a t-2. időszak függvényében felírva az Y (t-2) magyarázó változó koefficiense phi 2, ami szintén korrelációs együttható, most a t. és a t-2. időpontok között, ha Var t =Var (t-2). Általában, k-rendű késleltetés mellett a t. és a t-k. időpontok között, ha Var t =Var (t-k). a korreláció: AC(k)= phi k. Az ACF függvény stacioner folyamat esetén - a phi paraméter pozitív vagy negatív előjelétől függően - exponenciálisan vagy oszcillálva lecseng, míg nem stacioner folyamat esetén tartósan 1 közelében marad. A PACF értékek a második késleltetéssel kezdődően definíció szerint zérók, mivel az AR(1) modell egynél további késleltetéseket zéró koefficienssel tartalmaz: azaz nem tartalmaz. 17

18 AR(1) és MA(1) korrelogramok Az ábrán látható korrelogramok szimulált folyamatok empirikus megjelenítései, ahol az e eltérésváltozó normális eloszlásból származó WN(0=átlag; 16=variancia) folyamat. AR(1) eset - Az autoregresszív phi paraméter értéke az ACF exponenciálisan lecseng: AC(1)=~0.7, AC(2)=~0.7^2, AC(3)=~0.7^3 - a PACF 1 késleltetés után letörik, azaz magasabb késleltetés mellett a PAC értékei a konfidencia sávon belül maradnak: PAC(1)=~0.7, PAC(2)=~0, PAC(3)=~0 - PAC(1)=AC(1) definíció szerint - ACF és PACF alapján a vizsgált idősor származhat egy AR(1) folyamatból. MA(1) eset - a példa WN(t), fehér zaj folyamat differenciázásával képzett folyamat: - e t e t-1 MA(1) folyamatot követ - az ACF 1 késleltetés után letörik, miközben - a PACF exponenciálisan lecseng. - AC(1)=PAC(1): -0.5 = -1 / ( 1+(-1)^2 ). 18

19 A MA(1) folyamat tulajdonságai A MA(1) modell mondanivalója, hogy a folyamat jelen időben a saját korábbi értékeitől független null (intercept only) modell, de a múlt ismeretében a korábbi hibák figyelembe vételével a jelen idejű hiba (az innováció) csökkenthető, a modell előrejelzése javítható. A MA(1) folyamat várható értéke nem függ a theta paramétertől, hanem a konstanssal egyenlő, hiszen a késleltetett véletlen várható értéke A MA(1) folyamat varianciája 1. Var(Y(t))=Var(alfa)+Var(e(t))+Var(theta*e(t-1))=0+szigma^2+theta^2*szigma^2 2. A MA(1) autokovarianciája 1. Cov(Y(t),Y(t-1))=Cov(e(t-1), theta*e(t-1))=theta*szigma^2, mivel 2. Cov(e(t), theta*e(t-2))=0 3. Cov(e(t), e(t-1))=0 és Cov(theta*e(t-1), theta*e(t-2))=0 mivel e(t) fehér zaj, illetve bármilyen változó konstanssal vett kovarianciája AC(1)=Cov(Y(t),Y(t-1))/[Var(Y(t))*Var(Y(t-1))]^0.5=theta/(1+theta^2), mivel a szigma^2-tel egyszerűsítünk. A bekeretezett részből láthatjuk, hogy a MA(1) várható értéke állandó (a modell alfa konstans tagjával egyenlő), varianciája állandó (theta és szigma^2 konstansok), illetve az autokovariancia állandó (theta és szigma^2 konstansok), ezért a MA(1) folyamat mindig stacioner. Megjegyezzük, hogy az ARMA folyamatok stacionaritása így csak az autoregresszív (phi) koefficiensek értékétől függ. Ugyanaz az a MA folyamat több MA modellel is leírható (különböző paraméterkombinációk mellett). Például MA(1) esetében theta, illetve theta =1/theta paraméterekkel rendelkező modellekkel. Mindkét MA modell azonosan ábrázolja a folyamatot, de gyakorlati (előrejelzési) szempontok miatt az a modell, megjelenítés preferált, amire theta <1. Ez a MA(1) folyamat invertálhatósági feltételét jelenti, ekkor a MA megjelenítés átírható AR megjelenítéssé (ez a MA folyamat AR-reprezentációja). 19

20 Stacioner AR(1) folyamat várható értéke, varianciája és statikus kapcsolata A stacioner folyamat momentumai (várható érték, variancia, kovariancia) időfüggetlenek, ebből adódóan: A várható érték nem érzékeny az induló időpont Y értékére. Az Expected(Y (t) )=Mű és az egyaránt Expected(Y (t-1) )=Mű alapján a várható érték átrendezéssel adódik. Általánosságban, p-rendű AR-folyamatok esetén Mű = alfa / ( 1-Phi(1) - Phi(2) - Phi(p) ). A variancia értéke az időfüggetlenségből következően: Var Y(t) = Var Y(t-1), a Szigma^2 pedig a fehér zaj (WN) varianciája, így a várható érték képlete is adódik. Mivel Szigma^2 véges, phi <1, ezért az AR(1) varianciája is véges, és mivel a variancia pozitív, a folyamat stacionaritási feltétele az auto-regresszív paraméterre, szigorúan a Phi <1 kritérium teljesülése. Az idősori modellt statikusnak mondjuk, ha nem tartalmazza magyarázó változóként az eredmény változó késleltetett értékeit, tehát esetünkben az AR tag nélküli intercept-only modellt. Ha viszont a statikus modell eltérésváltozója autoregresszív, akkor felírva a statikus modellt a megelőző időszakra vissza helyettesítéssel - egy ekvivalens, dinamikus, AR(1) modellt kapunk. 20

21 21

22 A Box-Jenkins metódus A Box Jenkins, vagy másképpen ARIMA módszer célja, hogy egy adott empirikus idősor elemeit előrejelezze a korábbi időszakok ismert értékei alapján, ha a diagnosztikai követelmények (stacioner a vizsgált folyamat, és normális eloszlású fehér zaj a reziduum) ezt lehetővé teszik. A módszertan feladata, hogy a vizsgált stacioner idősorra megadja annak optimális ARMA rendjeit, becsülje az AR és a MA paramétereit, diagnosztizálja a preferált modell reziduumait, és ha a végső modell megfelel a diagnosztikai kritériumoknak, akkor prognosztizálja a folyamat (rövid távú) előrejelzését. Az eljárás során kiinduló kérdés, hogy az aktuális idősor stacioner-e, vagy sem, és ha nem, akkor van-e, és milyen jellegű transzformáció, mely a megfigyeléseket stacioner idősorba viszi át? Az alapvető transzformációk köre és jellege a következő: A lineáris trendet az első rendű differencia stacionarizálja ( vizszintesíti ), Az exponenciális trendet a logaritmizálás linearizálja, A kvadratikus trendet (parabolát) az első rendű differencia linearizálja. Mint látható, exponenciális és kvadratikus trend esetén szükség van egy kétlépéses differenciázásra. Determinisztikus komponenseket mutató idősor esetén kézenfekvő számszerűsíteni a komponenseket, és az idősort szűrni, tisztítani a komponensektől, azok kivonásával az idősor empirikus, megfigyelt y értékeiből. Ha nem találunk alkalmas transzformációt sem az eredeti megfigyelt, sem a determinisztikus komponensektől szűrt reziduumra, akkor az aktuális idősor nem ARMA-modellezhető. Differenciázás tekintetében, ha a vizsgált idősor differenciázás nélkül stacioner, akkor az ARMA(p,q) modell ARIMA(p,I=0,q) típusú modell, ahol I=0 az integráltság rendjét jelenti, mert I-rendben történő differenciázás eredményeképpen az idősor stacionerré válik. Következésképpen ARIMA(p,1,q) azt az alkalmazást adja, mikor a vizsgált idősor első differenciája már stacioner, és ezen első differenciára alkalmazzuk a klasszikus ARMA(p,q) modellt. Az ARMA(p,2,q) alkalmazás értelemszerűen a másodrendű differenciára illesztett ARMA(p,q) modell, e.t.c. Az ARMA (p,q) rendek behatárolása (vagyis a modell identifikációja) történhet a korrelogram alapján, vagy a szóba jöhető valamennyi modell illesztése, majd szelekciója (Akaike, Bayes, Hannan-Quinn kritériumok) végül diagnosztikái alapján. Praktikusan az utóbbi javasolt. 22

23 A log hozam transzformáció alkalmazása Feladatunk az OTP részvény kereskedésnapi átlagárának az előrejelzése a időpontra, ahol a Tanuló (training, learning) időszak periódusa: , a Teszt időszak pedig tól indul. Az ábra a részvény napi átlagárának a lefutását mutatja a tesztidőszakra vonatkozóan: Vizuálisan vélelmezhető egy növekvő exponenciális tendencia, mely végül letör. Az idősor láthatóan nem stacioner. Kézenfekvő stacionaritási transzformácó az árfolyam logaritmusának az első rendű differenciáját képezni (log-diff idősor), tehát közgazdaságilag a relatív log-hozam alkalmazása. 23

24 Az OTP relatív hozamának a lefutása Láthatóan az OTP részvény árfolyama a vizsgált periódusban nagyrészt a +-5% sávon belül ingadozott, az outlierektől eltekintve. A log-diff folyamat mind várható értékben, mind a varianciában stabilnak mutatkozik. Az ADF teszt p-értéke praktikusan: , tehát a transzformált idősor nem tartalmaz egységgyököt. 24

25 Log_diff_OTP átlagár OTP hozam ARMA identifikálása A napi hozamot a log_hozammal közelítve: A korrelogramban mind az ACF, mind a PACF sorozatban az első tüske markánsan szignifikáns, a második értékek kérdésesek, a többi pedig zéróvá válik. Ezért a korrelogram alapján egy lehetséges induló specifikáció: ARMA(2,2), ami a log_árfolyam tekintetében ARIMA(2,1,2) modellt jelent. 25

26 Az AR modell Conditional ML paraméterbecslése A maximum likelihood becslési eljárás általánosságban az ismeretlen paramétereket az aktuális y minta esélyének a maximálása útján becsli, lévén a mintabeli megfigyelés bekövetkezési esélye a becsült koefficiensek függvénye. A valószínűség kalkulálása konkrét valószínűségi eloszlást igényel, melynek típusa esetünkben a normális eloszlás. A feladat megadni az y 2, y 3,,y t,,y T mintaelemek feltételes bekövetkezési esélyét, a normális eloszlás sűrűségfüggvénye alapján. Ez igényli a mintaelem feltételes várható értékét és a feltételes varianciáját. Az Y t feltételes várható értéke abban az értelemben feltételes, hogy támaszkodik az előző időszak(ok) értékeinek az ismeretére. Világos, hogy Y várható értéke a t. időpontban nem független attól, hogy mi volt a szint a (t-1) időpontban. A feltételes várható értéket az AR autoregresszív modell definiája: AR(1) rendben éppen: E(y t ) = Const + phi * y t-1. A t. időpont feltételes varianciája értelemszerűen a WN innováció varianciájára redukálódik, azaz Szigma 2. Mivel nincs ismeretünk a t=0 időpontra, ezért nincs ismeretünk a t=1 időpont feltételes várható értékére és feltételes varianciájára sem. Ez okból rövidül az idősor! Ugyanakkor a modell a szinten kerül felírásra: Y t = Const + AR(1) + Error t. 26

27 Az ARMA(p,q) modell Conditional ML paraméterbecslése A maximum likelihood becslési eljárás általánosságban az ismeretlen paramétereket az aktuális y minta esélyének a maximálása útján becsli, ahol az y mintaelem bekövetkezési esélye a becsült koefficiensek függvénye. A valószínűség kalkulálása konkrét valószínűségi eloszlást igényel, melynek típusa esetünkben a normális eloszlás. A feladat megadni az y p+1, y p+2,,y t,,y T mintaelemek feltételes bekövetkezési esélyét a normális eloszlás sűrűségfüggvénye alapján. Ez igényli a mintaelem feltételes várható értékét és a varianciáját. Az Y t feltételes várható értéke abban az értelemben feltételes, hogy támaszkodik az előző időszakok értékeinek az ismeretére: Y várható értéke a t. időpontban nem független attól, hogy mi volt a szint a (t-1, t-2,...) időpontokban. 1. A feltételes várható értéket az AR(p) autoregresszív modell definiálja. 2. A t. időpont feltételes varianciája a t-1. időpont ismeretében értelemszerűen a WN innováció varianciájára redukálódik, azaz Sigma 2. Mivel nincs ismeretünk a t=0 időpontra, ezért nincs ismeretünk a t=1,2,,p időpontok feltételes várható értékeire és a feltételes varianciáira sem. Ennek következtében p-horizonton rövidül az idősor! Hangsúlyos, hogy a modell a szinten kerül felírásra: Y t = Const + AR(p) + MA(q) + Error t. Végül a ML célfüggvény az ARMA modell Error eltérésváltozójának a likelihoodját optimálja. 27

28 Az OTP napi árfolyamának feltételes ARIMA előrejelzése Az előrejelzés lépései: 1. A stacionaritás érdekében a feladat alapvetően a napi log-árfolyam ARIMA(2,1,2) előrejelzése, amiből visszatérhetünk majd az árfolyam szintjére. 2. A log-árfolyam differenciázásával visszavezetjük a modellt egy ARMA(2,2) modell becslésére. 3. A training időszak utolsó periódusa T, utolsó három periódusa pedig: T, T-1, T A log-árfolyam értékeket az lnár(t) oszlop, a differenciáit pedig a log.diff(t) oszlop közli. 5. A log_diff_arma(2,2) modell becsült koefficiensei rendre: alpha=0.0004, phi1=0.7596, phi2= , theta1= , theta2= Az feltételes ML módszernek megfelelően a modellt a szintre felírva, a log-árfolyam értéke a megfelelő koefficiensek behelyettesítésével adódik: Az árfolyam előrebecslése végül a logaritmizált érték anti-logaritmusa: exp( )= ft. 28

29 Előrejelzés a differenciából ARIMA(p,1,q) modellek esetén: Ha már rendelkezésre áll a becslés a differenciára (a változásra) a (t-1). időpontról a t. időpontra, akkor a t. időpontra való előrejelzés értelemszerűen a (t-1). időpont megfigyelt értékének a becsült differenciával (növekménnyel) növelt értéke. Ha a stacionaritás elérése kettős időrendi differenciázást igényelt, akkor a differenciával történő előrejelzés az eggyel, majd a kettővel korábbi időrendi idősori adatokat is igényli. Ennek során a másodrendű differencia formulája általánosságban: y t = dd_y t = Y t 2 Y t-1 + Y t-2 Legyen az ismeretlen, becsülendő érték a (T+1). időszak Y értéke. Ennek becslése során, becsülvén az ^y értéket, és ismervén a múltból az Y T és az Y T-1 értékeket, egyszerű átrendezéssel adódik, hogy ^Y T+1 = ^y + 2 Y T - Y T-1 29

30 Az AR modell egzakt ML paraméterbecslése A maximum likelihood becslési eljárás általánosságban az ismeretlen paramétereket az aktuális y minta együttes esélyének a maximálása útján becsli, lévén a mintabeli megfigyelések bekövetkezési esélye a becsült koefficiensek függvénye. A valószínűség kalkulálása konkrét valószínűségi eloszlást igényel, melynek típusa esetünkben a normális eloszlás. A feladat megadni az y 1,y 2,,y t,,y T mintaelemek bekövetkezési esélyét, a normális eloszlás sűrűségfüggvénye alapján. Ez igényli a mintaelem várható értékét és a varianciáját. E tekintetben azonban kettős a probléma, mert az idősor időpontjainak a várható értéke és varianciája lehet feltételes és feltétel nélküli. Y t feltételes várható értéke abban az értelemben feltételes, hogy támaszkodik az előző időszak(ok) értékeinek az ismeretére. Világos, hogy Y várható értéke a t. időpontban nem független attól, hogy mi volt a szint a (t-1). időpontban. A feltételes várható értéket az AR autoregresszív modell definiálja: AR(1) rendben éppen: E(y t ) = Const + phi * y (t-1). Lévén a feltételes variancia a feltételes várható értéktől vett várható négyzetes eltérés, ezért a t. időpont feltételes varianciája értelemszerűen a WN innováció varianciájára redukálódik, tehát az időfüggetlen, konstans Szigma 2. A folyamat globális, feltétel nélküli várható értéke (emlékeztetőül) Mű=Const/(1-phi), varianciája pedig Var=Szigma 2 /(1-phi 2 ). Mivel nincs ismeretünk a t=0 időpontra, ezért nincs ismeretünk a t=1 időpont feltételes várható értékére és feltételes varianciájára. Van azonban ismeretünk a feltétel nélküli jellemzőkre. Az egzakt ML módszer az empirikus idősor teljes horizontját tekinti, és a t=1 időpont likelihood értékében a feltétel nélküli Mű várható értéket és a feltétel nélküli Var varianciát alkalmazza. Ugyanakkor a modell a Mű várható értéktől tisztított folyamatra kerül felírásra. Fontos, hogy mivel a likelihood már az első megfigyelésre is számításra kerül, ezért az idősor nem rövidül, nem történik adatvesztés! 30

31 Az OTP napi árfolyamának Egzakt ML ARIMA előrejelzése Az előrejelzés lépései: 1. A stacionaritás biztosítása érdekében a feladat alapvetően a napi log-árfolyam ARIMA(2,1,2) előrejelzése, amiből visszatérhetünk majd az árfolyam Ft szintjére. 2. A log-árfolyam differenciázásával visszavezetjük a modellt egy ARMA(2,2) modell becslésére. 3. A training időszak utolsó periódusa T, utolsó három periódusa pedig: T, T-1, T A log-árfolyam értékeket az lnár(t) oszlop, a differenciáit pedig a log.diff(t) oszlop közli. 5. A log_diff_arma(2,2) modell becsült koefficiensei rendre: 1. mű = , phi1 = , phi2 = , theta1 = , theta2 = Az egzakt ML módszernek megfelelően a modellt a mű várható értéktől vett eltérésre felírva, a logárfolyam értéke a megfelelő koefficiensek behelyettesítésével adódik: Az árfolyam előrebecslése végül a logaritmizált érték exponenciálisa: exp( )= ft. 31

32 32

33 Modellszelekciós kritériumok A kritériumok most c.p. a két paraméterbecslési eljárás közt szelektálnak. Az alacsonyabb értékű szelekciós kritérium érték a preferált. Figyeljük meg, és értelmezzük, hogy a log-likelihood előjele (nem megszokottan) pozitív, amiből következően az egyes nevezetes kritériumok értékei negatív előjelet vesznek fel! 33

34 A teszt periódus előrejelzésének az értékelése Az átlagos hiba Az előrejelzés kiértékelésének az alapja lehet egyfelől az elkövetett hiba átlagos értéke. Az átlagos hiba alkalmazásának alapvető indokai: 1. Értelmét tekintve megadja a fölfelé-lefelé történő torzítás mértékét, majd annak előjelét és irányát. 2. Az átlagos abszolút hiba alkalmazása mivel a medián a minimális abszolút-hibát reprezentálja a megfigyelt és az előrejelzett értékek illeszkedését a medián regresszió elve alapján jellemzi. Értékének értelmezése értelemszerű. Az átlagos százalékos hiba, és az átlagos abszolút százalékos hiba a fentiek értelmében az illeszkedés jóságát relatív, százalékos értelemben mutatja. 34

35 35

36 A teszt periódus előrejelzésének értékelése Az előrejelzés kiértékelésének lehetőségei a következők: Átlagos hiba: Átlagos négyzetes hiba, Négyzetgyök - átlagos négyzetes hiba, Átlagos százalékos hiba, Az MSE felbontása komponensekre: A torzítás mértéke, A regresszós hatás, A zavaró tényező. 36

37 37

38 A teszt periódus előrejelzésének értékelése Theil-U: A RMSE az aktuális modell és a RW naive modell viszonylatban. A naivemodell előrejelzése a t+1. időpontra annyi, mint az ismert megfigyelés a t. időpontban. Ezért a naive modell Theil-U értéke: 1. Minél pontosabb az fprognózis (forecast), annál inkább 1 alatti az U-érték, és minél pontatlanabb, annál inkább 1 feletti. 38

39 A hazai munkanélküliség előrejelzése A megfigyelt negyedéves bontású idősor horizontja: 1993Q1-2011Q4, melyből a training periódus a 2010Q4 időponttal zárul, és a teszt periódus a maradék táv, mely a 2011Q4 időpontig tart. Az idősor vélelmezhetően szezonális ingadozást tartalmaz. 2011Q4 után minden előrejelzés prognózisnak (forecast) minősül. Jelen feladatunk megadni az előrejelzést a teszt időszakra, jellemezni az illeszkedést, majd a teljes mintán előrejelzést készíteni a 2012Q1-Q4 időszakra. Ez megvalósítható exogen jellegű, például a determinisztikus komponensek figyelembe vételével, vagy kizárólag ARMA elv alkalmazásával. 39

40 40

41 41

42 42

43 43

44 44

45 45

46 46

47 A napi villamosenergia fogyasztás előrejelzése, MgWh A tanuló, training periódus: A feladat: feltételes előrejelzés készítése első négy napjára. Feltevésünk szerint a villamosenergia fogyasztás determinisztikus és sztochasztikus komponensek, faktorok eredője: A determinisztikus tag: 1. a napvilág melletti órák száma, 2. a szezonalitás 1. a hét napjai szerint és 2. az év hónapjai szerint 3. és nevezetes ünnepnapok szerint. A sztochasztikus tagok: 1. a napi középhőmérséklet, 2. az AR(1) hatás: a megelőző nap fogyasztása, 3. a MA(1) hatás: az előző napi fogyasztás-hiba valamely hányadával törekszünk visszatérni a megfigyelt fogyasztás közelébe. A fenti faktorok küzül Ennek megfelelően az alkalmazott prediktorok köre: 1. a napvilág melletti órák arány a 24 órán belül, 2. a hét napjainak és a hónapoknak a dummy változói, 3. kiemelt, nevezetes ünnepek (karácsony, húsvét (pünkösd), egyéb ünnep) dummy változói, 4. AR(1) és MA(1) hatások. 47

48 A feltételes és a feltétel nélküli előrejelzés A figyelembe vett prediktorok között a determinisztikus komponensek jövőbeli értékei értelemszerűen adottak: Ismert 1. a hét napja, 2. az év hónapja, 3. vagy a napvilág melletti órák meteorológiai aránya. Ebben az értelemben az előrejelzés feltétel nélküli. Előrejelzendő azonban 1. a következő napi középhőmérséklet, 2. az AR(1) hatás, és 3. a MA(1) hatás. Ebben az értelemben az előrejelzés már feltételes. A napi középhőmérséklet előrejelzésében prediktorként támaszkodunk az adott nap elmúlt 40 évi átlagos napi középhőmérsékletére. Ezt referencia hőmérsékletként hivatkozzuk meg a továbbiakban. 48

49 A napi középhőmérséklet automatikus előrejelzése Az előrejelző modell specifikálása a következő: Az alkalmazott prediktorok: 1. A referencia hőmérséklet egy nappal korábbi értéke: RefHom40_1 2. A napi középhőmérséklet egy nappal korábbi AR(1) értéke: KozepHom_1. A paraméterbecslés során mindkét prediktor szignifikáns, és a modell magyarázó ereje magas: R2 =

50 A napi középhőmérséklet négynapi automatikus előrejelzése Az előrejelzési periódus mindnégynapja mintán kívüli, tehát megfigyelt adat nem áll rendelkezésre: Not Available(NA). A napi előrejelzések a korábbi procedúrák alapján történnek. Az előrejelzési időszakra (függőleges, zöld) konfidencia sávok is rendelkezésre állnak. Az ábra föltünteti (konfidencia intervallum nélkül) a prognózis előtti időszak statikus mintán belüli előrejelzéseit is. 50

51 51

52 52

53 53

54 Az egységgyök folyamat A nemstacioner folyamat alapesete az ún. egységgyök folyamat. Most egy olyan AR(1) folyamatra gondolunk, amely az egyszerűség kedvéért nem tartalmaz konstanstagot, a phi paraméter értéke pontosan 1, és az y eltérésváltozó tetszőleges: lehet stacioner, vagy lehet nem stacioner is. Az Y t folyamatot az Y 0 kezdőpontig rekurzív módon visszavezetve, a megelőző y i eltérésváltozók a t. időpontig kumulálódnak, tehát Y t időfüggő, azaz nem stacioner. A kezdeti értékre rárakódnak az y folyamat időszakonkénti értékei, így az idősor várható értéke, varianciája és az autokovariancia is függ az időtől. (Kivéve a várható érték esetét, ha y zéró várható értékű WN.) Ugyanakkor látható, hogy a differencia idősor megegyezik az y t folyamattal, így a differencia modellezhető ARMA módon, ha y t stacioner. A differenciaképzés ebben az esetben tehát a stacionaritás biztosításának eszköze (differencia stacionaritás). 54

55 Random Walk with Drift (RWD) vs. Trendstacionaritás Az RWD folyamat időszakonkénti várható változása: E(0.5+WN(t))=E(0.5)+E(WN(t))=0.5+0=0.5. A Trendstacioner folyamat időszakonkénti várható változása az időváltozó együtthatója: 0.5, ugyanis 0.5+E(WN(t))=0.5+0=0.5 Az RWD folyamat időszakonkénti változása az idősor előző időszaki szintjéhez (Y(t-1)-hez) adódik hozzá, amelyben már a korábbi időszakok véletlenjei kumulálódtak. A Trendstacioner folyamat időszakonkénti változása viszont a trend előző időszaki értékéhez *(t-1) adódik hozzá. Ezért a Trendstacioner folyamat nem távolodik el a trendtől, a körül stacioner (itt fehér zaj) módon ingadozik. 55

56 Random Walk with Drift A D drift paraméter értéke 0.5. A folyamat értéke időszakonként elmozdul ezzel a 0.5-es Drifttel a 10-es (Y(0)) kezdő értékről, így a folyamat a *t lineáris trend körül bolyong, azonban egyre nagyobb kilengéssel, hiszen az idő előre haladtával az időszakonkénti véletlenek hatása kumulálódik, az időszakonkénti sokkok hatása így nem hal el, hanem beépül a folyamatba. Időfüggő variancia, kovariancia - A 2. pontból könnyen látható, hogy a folyamat varianciája a hibatagok varianciájának kumulálódásából adódik (azaz a t-edik időszakra t*szigma^2 lesz), vagyis a variancia függ az időtől, t-től. - Hasonlóan vezethető le a kovariancia képlete, ahol szintén látható, hogy értéke függ a t-től, azaz az időtől. Mivel a variancia és a kovariancia is időfüggő, a folyamat nem stacioner. 56

57 A Dickey-Fuller egységgyök (unit root) teszt A modell szerint az adatgeneráló Y t = phi*y t-1 +WN t folyamat trenddel kibővítve jelenik meg. A null hipotézis szerint a folyamat nem stacioner, mert phi=1, szemben az alternatív hipotézissel, ami szerint stacioner, mert phi<1. A teszt tehát baloldali próbaként végzendő. A hipotézist regressziós OLS technikával végezzük, de itt a null hipotézis a paraméter zéró értékére vonatkozik, tehát az OLS alkalmazás érdekében a modellt transzformálni kell. Vonjuk ki mindkét oldalból az Y t-1 folyamatot. Ennek eredményeképpen a modell bal oldalán megjelenik az első differencia, mint függő változó, és a jobb oldalon az Y folyamat elsőrendű Y(-1) késleltetése, mint független változó. Ez a regresszió az ún. DF (segéd) regresszió. A hipotézisvizsgálat ezen segéd regresszió phi* paraméterére végzendő el, értelemszerűen ugyanazon null hipotézis tartalom mellett, de praktikusan a phi*=0 hipotézisre végrejajtva. A DF próba tehát azt teszteli, hogy a tegnapi érték szignifikánsan befolyásolja-e a mára történő változást. Probléma, hogy a DF-regresszióban H0 érvénye mellett a Coff/S.E.(Coeff) statisztika nem Student-t, eloszlású, hanem ún. tau-eloszlású. A standard OLS p-érték alkalmazása tehát inkorrekt konklúziót ad. 57

58 A dia szoros kapcsolatban van a stacionaritás-transzformációk problémájával. 1. A trend és ciklus kiszűrése után (azaz a trendtől és ciklustól megtisztítva) az idősor stacioner, és arra ARMA modell illeszthető. A trend lehet lineáris, kvadratikus (vagy más, a dián nem jelölt determinisztikus) trend. 2. Az idősor változása, differenciája is tartalmazhat trend- és ciklushatást. Ezek hatását a differenciából kiszűrve a maradékra (y(t)) illesztünk ARMA modellt. Tulajdonképpen a determinisztikus és a sztochasztikus idősor modellek keveredéséről, együttes kezeléséről beszélünk. A trend és ciklus illesztését illetve az ARMA becslést praktikus egy lépésben megvalósítani, nem pedig a tisztított idősort külön ARMA modellezni. 58

59 Az alapmodell adatgeneráló folyamata trenddel is és ciklussal is kibővítve jelenik meg. Valamint: A folyamat illetve a segéd regresszió maradéktagja már nem fehér zaj. A késleltetett differenciák szerepeltetésének köszönhetően a phi* paraméter becslése a DF (OLS módon becsült) regresszióban specifikációs torzításoktól mentes lesz. (Megj. A késleltetett differenciák szerepeltetésétől lesz a DF teszt Augmented.) A késleltetett differenciák számának (azaz a p rendnek) a megállapítása a jelölt képletből kiindulva történik. A képlet egy maximális késleltetés számot határoz meg, amelyről visszafelé lépegetve információs kritériumok (Akaike, Schwarz) alapján határozható meg az optimális késleltetésszám. A DF regresszió phi* paraméter t-tesztstatisztikájának eloszlása nem Student-féle t-eloszlás, hanem un. DF eloszlás. A tesztstatisztika kritikus értékei függenek a segéd regresszióban szereplő magyarázóváltozóktól, és azok szimulációs eredményekből kerülnek kitáblázásra. 59

60 A tőzsdeindexek, részvényárfolyamok, devizaárfolyamok, stb. jellemzően nem stacioner folyamatok. Példa: USD/JPY devizaárfolyam. Ránézésre nem stacioner az idősor. A korrelogramot tekintve az ACF-je nem cseng le 0-hoz, 1 közeli értéken szignifikáns. A változások (differenciák) idősorát képezve, már nincsenek szignifikáns korrelációk (korrelogram illetve Ljung-Box Q-statisztika magas p-értékei alapján), azaz a differencia stacioner, azon belül is fehér zaj. A stacionaritás vizsgálatának másik eszköze az ADF teszt. A forgalmasabb tőzsdeindexek, részvényárfolyamok, devizaárfolyamok sokszor RW (Random Walk, véletlen bolyongás) vagy RWD (Random Walk with Drift, eltolásos véletlen bolyongás) folyamatot követnek. 60

61 Az ADF regresszió 1. Output tábla Elvégezzük az ADF tesztet az USD/JPY árfolyamra. Az DF segédregressziót kvadradikus trend szerepeltetése és 1 késleltetett differencia ( Augmented, p=1) mellett becsültük. A phi* paraméter es értéke nem különbözik szignifikánsan 0-tól, hiszen a as DF tesztstatisztikához kiszámított p-érték 0.745, azaz nem tudjuk elvetni a H0-t, tehát a folyamat nem stacioner. 2. Output tábla Elvégezzük az ADF tesztet az USD/JPY árfolyam differenciájára (Diff_USD/JPY) is. A segédregresszió bal oldalán ezért a Diff_USD/JPY differenciája szerepel, azaz Diff_Diff_USD/JPY, a jobb oldalon pedig a kvadratikus trenden túl ennek késleltetettje(i) illetve a Diff_USD/JPY egy időszakkal késleltetett értéke. A phi* paraméter es értéke szignifikánsan különbözik nullától, amire a DF tesztstatisztika nagyon negatív értéke utal: hez számított p-érték 0.000, azaz minden szokásos szignifikancia szinten el tudjuk elvetni a H0-t, tehát a folyamat stacioner. A Diff_USD/JPY nem tartalmaz trendet, hiszen a t és a t^2 t próbafüggvény értékei nagyon kicsik. Következtetés: a Diff_USD/JPY stacioner, ARMA modellezhető. Azt csak a korrelogram alapján lehet sejteni, hogy egyben fehér zaj is, így egy üres, csak konstanst tartalmazó modellt illesztünk. 61