25.12.2012 Views

Dispense

Dispense

Dispense

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

208 CAPITOLO 4. ANALISI E PREVISIONE DI SERIE STORICHE<br />

appare semplicemente come un trend lineare ma può apparire come una crescita del tipo p t<br />

della deviazione standard, con i valori del processo che oscillano tra positivi e negativi.<br />

A volte invce la non stazionarietà si manfesta più semplicemente con un trend. Il caso<br />

pù semplice da capire è il caso con media non nulla (4.4). Se d = 1, Xt ha un trend lineare;<br />

se d = 2, ha un trend quadratico, e così via. Infatti, supponiamo che Yt sia stazionario e a<br />

media > 0 (il caso < 0 è identico) Allora (per d = 1)<br />

Xt = Yt + ::: + Y1 + X0 = t + Zt<br />

Zt := e Yt + ::: + e Y1 + X0<br />

dove le v.a. e Yt = Yt hanno media nulla. Il processo Zt può crescere (in modulo) ma<br />

non abbastanza da contrastare la crescita lineare del termine t. Si può infatti dimostrare<br />

(si deve usare il teorema ergodico del capitolo sui processi, veri…cando che le ipotesi per gli<br />

ARMA sono vere) che<br />

eYt + ::: + e Y1<br />

t<br />

t!1<br />

! E [Y1] = 0<br />

cioè Zt ha crescita sub-lineare. Si può anche intuire come vanno le cose pensando al caso<br />

(molto particolare) in cui le v.a. e Yt sono indipendenti. Vale<br />

h<br />

V ar eYt + ::: + e i h i<br />

Y1 = t V ar eY1<br />

quindi la deviazione standard di e Yt +:::+ e Y1 cresce come p t, da cui si intuisce che e Yt +:::+ e Y1<br />

non può crescere linearmente. Per d > 1 valgono ragionamenti simili.<br />

4.2.8 Stazionarietà, legame tra modelli ARMA e modelli MA di ordine<br />

in…nito, ipotesi generali della teoria<br />

Abbiamo già detto che, sotto opportune condizioni, esistono soluzioni stazionarie dei modelli<br />

AR, MA ed in generale ARMA, chiamate processi AR, MA o ARMA seconda dei casi. Nel<br />

caso più sempice degli AR(1) abbiamo trovato che la condizione è j j < 1.<br />

Aggiungiamo alcune precisazioni. La parte MA di un modello non pone restrizioni alla<br />

possibilità di avere soluzioni stazionarie. Limitatamente ai modelli MA, un modo di costruire<br />

soluzioni stazionarie è quello di far partire l’iterazione da un tempo negativo molto grande,<br />

N, con valori iniziali nulli. Ciò che si osserva per tempi positivi è approssimativamente<br />

stazionario, e migliora al tende di N ! 1.<br />

La parte AR invece pone restrizioni. Bisogna assumere che le radici complesse z del<br />

polinomio<br />

pX<br />

p (z) = 1<br />

siano tutte fuori dalla palla unitaria chiusa del piano complesso, cioè soddis…no tutte la<br />

condizione<br />

jzj > 1: (4.5)<br />

k=1<br />

kz k

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!