Almon usuli. Almon lagi

Almon usuli. Almon lagi – polinomlar yordamida tuzilmani ifodalovchi laglardir. K darajadagi polonom shaklida j lag miqdoriga bog’liq b_j koeffisentlar bog’liqligini ifodalovchi model quyidagicha:
b _j =c₀+c₁j+c₂j²+……+c_kj^k
Almon metodining afzalliklari: 1) u yetarli darajada universal va turlicha lag tuzilmalari bilan ifodalanadigan jarayonlarni modellashtirish uchun qo’llaniladi. 2) Almon metodi yordamida o’zgaruvchilarning nisbatan kichik sonidan foydalanib xar qanday uzunlikdagi taqsimlanganlag modelini tuzish mumkin.3) o„zgartirilgan regression modeldagi o„zgaruvchilarning uncha ko„p miqdorda bo„lmagan holda va ozodlik darajalari sonini ko„proq yo„qotishga olib kelmasligini hisobga olib, Almon usuli yordamida ko„rinishdagi istalgan uzunlikdagi taqsimlangan lagli modelni tuzish mumkin, ya‟ni maksimal lag L etarlicha katta bo„lishi mumkin.
Almon usulining kamchiliklari:
1) maksimal vaqt lagi L qiymati oldindan aniq bo„lishi kerak, lekin bu amaliyotda har doim ham uchramaydi.
L lagning qiymatini aniqlashning bitta usullaridan bo’lib, bog’lanish zichligi ko„rsatkichini, masalan natijaviy o„zgaruvchi y va va hokazo ta‟sir etuvchi omilning lagli qiymati o„rtasida chiziqli juft korrelyatsiya koeffitsientlarini tuzish hisoblanadi. Agar bog„lanish zichligi ko„rsatkichi ahamiyatli bo„lsa, u holda ushbu o„zgaruvchini taqsimlangan lagli modelga kiritish kerak. Maksimal ahamiyatli bog„lanish zichligi ko„rsatkichining tartibi L lagning maksimal qiymati sifatida qabul qilinadi;
2) R polinomning tartibi noma‟lum. Polinomial funktsiyani tanlashda odatda amaliyotda ikkinchi darajali polinomdan yuqori tartibdagilaridan foydalanilmaydi degan farazdan kelib chiqiladi. Polinomning tanlangan darajasi esa lag strukturasidagi ekstremumlar sonidan bittaga kam bo„lishi kerak.
Koyk usuli.
Ushbu model avtoregressiya modeli hisoblanadi. Modelning olingan shakli uning qisqa muddatli va uzoq muddatli xususiyatlarini tahlil qilishga imkon beradi.
Qisqa muddatli davrda (joriy davrda) t 1 y qiymati o„zgarmas deb qaraladi, x
o„zgaruvchining y o„zgaruvchiga ta‟sirini 1 koeffitsienti xarakterlaydi.

olmaganda) agar x_t qandaydir x muvozanat qiymatga intilsa, u holda y_t va y_t-1
o’zining muvozanat qiymatiga intiladi, u esa quyidagicha aniqlanadi:
y= ₀x(1- )+ ₁x+ y
bunda esa quyidagi kelib chiqadi:
y= ₀+ x x
x o„zgaruvchining y o„zgaruvchiga uzoq muddatli ta‟siri quyidagi koeffitsient
bilan aniqlanadi, ya‟ni:
Agar parametr 0; 1 bo„lsa, u holda y 1 qiymatidan oshib ketadi, ya‟ni uzoq
muddatli ta‟sir qisqa muddatli ta‟sirdan kuchliroq bo„ladi. Koykning o„zgartiruvchi
modeli amaliyotda qulay hisoblanadi, chunki 0 1 , va parametrlarining baholarini
juft regressiya modelining eng kichik kvadratlar usulida baholash orqali olish
mumkin. Eng kichik kvadratlar usulida olingan ushbu baholar qo„zg„aluvchan va mos kelmaydigan bo„ladi, chunki normal chiziqli regression modelning birinchi sharti buziladi (bog„liq o„zgaruvchi y qisman t 1 ga bog„liq bo„ladi va shuning uchun tasodifiy xatolarning bittasi ( ) t 1 bilan bog„langan bo„ladi).