Дослідження проблем із гетероскедастичністю даних моніторингу якості атмосферного повітря

Abstract

A regression analysis of an example of atmospheric air quality monitoring data based on EcoCity daily multi-year data was carried out. The analysis showed that the series is stationary, heteroskedastic and distributed according to a normal law. A comparison of data modeling results using the classic ARIMA model for homoscedastic series and models for heteroskedastic data series ARCH, GARCH, EGARCH, APARCH, HARCH with different parameters showed that heteroskedastic models are less adequate than the ARIMA model, which also gives a considerable error. Therefore, all these models need to be improved for such a task

Проведено регресійний аналіз прикладу даних з моніторингу якості атмосферного повітря за щодобовими багаторічними даними EcoCity. Аналіз показав, що ряд є стаціонарним, гетероскедастичним і розподіленим за нормальним законом. Порівняння результатів моделювання даних за класичною для гомоскедастичних рядів моделлю ARIMA та моделями для гетероскедастичних рядів даних ARCH, GARCH, EGARCH, APARCH, HARCH при різних параметрах показало, що гетероскедастичні моделі є менш адекватними, аніж модель ARIMA, яка теж дає чималу похибку. Отже усі ці моделі потребують удосконалення для такої задачі