8.1.2. Введение избыточных параметровОдин из методов, который может быть использован для диагностической проверки, — это введение в модель избыточных параметров. Идентифицировав модель и считая ее правильной, мы затем подгоняем более сложную модель. Это ставит под угрозу идентифицированную модель, потому что более сложная модель содержит дополнительные параметры, с помощью которых можно ликвидировать возможные отклонения. Нужно тщательно продумать вопрос о том, как следует усложнить модель. В частности, в согласии с дискуссией об избыточности модели в разд. 7.3.5, было бы глупо добавлять множители в обе части уравнения, описывающего модель АРСС, одновременно. Если анализ не выявил, какие добавления нужны, это, конечно, не означает, что наша модель верна. Модель может лишь выдержать испытание. Все, что мы можем делать, — это «испытывать все, крепко держась за хорошее» (послание св. Павла к фессалонянам). Пример введения избыточности. В качестве примера рассмотрим опять данные о стоимости акций IBM. Для этого анализа использовались данные, приведенные как ряд с Модель
Более общая модель, рассмотренная в процедуре введения избыточных параметров, — это процесс или в проинтегрированной форме
Непосредственной причиной такого усложнения модели было желание проверить предположение, высказанное Брауном [2], что ряд следует прогнозировать при помощи подстраивающейся квадратичной прогнозирующей функции. В гл. 5 было показано, что для процесса
где коэффициенты Однако модель, идентифицированная нами как процесс
Это «полином от Рисунок. 8.1. Сетка и изолинии суммы квадратов для ряда
|