Оценка прогнозов моделей и прогнозирование при структурных сдвигах

В работе рассмотрены два подхода к усовершенствованию методики оценки качества прогнозов статистических моделей, а также предложен новый метод прогнозирования при наличии структурных сдвигов в выборке наблюдений, по которой оценивается статистическая модель. Первый подход к усовершенствованию методики оценки качества прогнозов основывается на асимптотическом разложении второго порядка статистики, полученной в работах West (1996) и West, McCracken (1998). Данное разложение позволяет определить смещение указанной статистики, учет которого существенно повышает точность проверки статистических гипотез, связанных с качеством прогнозов. Второй подход к усовершенствованию методики оценки качества прогнозов основан на неравномерном учете наблюдений при построении выборочной оценки интересующей статистики. В заключительной части работы предлагается новый метод прогнозирования при наличии структурных сдвигов (резких изменений параметров случайного процесса, описывающего статистические данные) в выборке наблюдений. Каждый из предложенных подходов протестирован на модельных временных рядах с помощью статистических испытаний Монте-Карло.