Исследование сезонности цены платины с помощью авторегрессии большого порядка

В данном исследовании изучается сезонность цен на платину с использованием авторегрессионного моделирования высокого порядка. Объектом исследования является ежедневная динамика цен на платину (данные LME за 2015-2024 гг.) с акцентом на долгосрочные зависимости и циклические закономерности. Метод использует пошаговую декомпозицию авторегрессии AR(270) с запаздыванием в 270 дней на эффективные в вычислительном отношении подмодели с запаздыванием в 15 дней, что позволяет проверять значимость всех коэффициентов при минимизации затрат ресурсов. Результаты показывают, что задержка на один день является доминирующим предиктором, с незначительными эффектами при задержке на 6-15 дней, а MAPE (1,15%) подтверждает надежность модели. Выводы указывают на отсутствие статистически значимых недельных циклов из-за подавляющего влияния краткосрочных задержек, хотя применимость метода в средах с низким уровнем ресурсов (например, Microsoft Excel) облегчает доступ к авторегрессии высокого порядка.