Социология управления Главная
Социология
Социология управления
| Антохонова И.В.. Методы прогнозирования социально-экономических процессов, 2004 | |
Учет автокорреляции при исследовании связи между переменными. |
|
|
Под автокорреляцией понимается корреляция между уровнями одного и того же временного ряда, т.е. корреляция ряда х1,х2,х3,... с рядом xL+1,xL+2,xL+3,.... Число L характеризует период запаздывания. Корреляция между соседними уровнями ряда (L =1) называется автокорреляцией первого порядка. При анализе одиночных временных рядов автокорреляционная зависимость создает дополнительные возможности для формирования прогноза на соответствующий период упреждения L временных единиц. Наличие автокорреляции при исследовании связанных рядов затрудняет процесс построения аналитических моделей и снижает статистическую значимость вероятностных характеристик. Причина этого заключается в том, что автокорреляционное взаимодействие уровней ряда всегда сопровождается появлением определенной тенденции в изменении признака. Наличие эволюторной составляющей способно преувеличить силу связи между двумя произвольно выбранными переменными, если закономерности вариации временных рядов оказываются сходными между собой. В результате иногда обнаруживается так называемая ложная корреляция, вызванная параллельным изменением временных рядов. Для исключения автокорреляции во временных рядах при исследовании связи между ними приметаются различные приемы, суть которых сводится к замене исходных значений уровней рядов отклонениями от трендов либо разностями к-го порядка. Переход от реальных уровней временных рядов к отклонениям или конечным разностям позволяет полностью или частично устранить влияние эволюторной составляющей и на этой основе определить тес- ноту связи показателей. Проверка значимости автокорреляции осуществляется сравнением коэффициента корреляции, рассчитанного по абсолютным значениям уровней рядов, с коэффициентом, рассчитанным по отклонениям от трендов или разностям. Рассмотрим это на условном примере: Объект характеризуется динамикой уровней двух временных рядов: среднегодовой стоимостью капитала xt (8, 9, 9,10 , 10, 10, 10, 11, 11, 12 ) и объемом продаж за год yt (5, 6, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 10, 12), выраженных в условных денежных единицах. Точки с координатами ( xt, уt) образуют вытянутое множество, характеризующееся положительным углом к оси х. Заметим, что в точке с координатами (10, 8) сконцентрировано 3 наблюдения. Рис. 1 Диаграмма рассеяния Капитал является одним из производственных факторов, а объем продаж - результатом деловой активности. Предположим, что переменные связаны между собой линейной зависимостью. Определим тесноту связи и оценим коэффициент детерминации. Линейный коэффициент корреляции будет равен: = "Х-"-- . (4.26) Выполним расчет в таблице: Таблица 4.1 t yt xtyt 1 8 5 40 25 2 9 6 54 36 3 9 7 63 49 4 10 7 70 49 5 10 8 80 64 6 10 8 80 64 7 10 8 80 64 8 11 9 99 81 9 11 10 110 100 10 12 12 144 144 55 100 80 820 676 10-820-100-80 Д ^ г = Ч ЧЧ Ч = о 96' ^ V10Х 676 - 802 Х VlOХ 100 -1002 D = г2 =0,9216. Линейный коэффициент корреляции характеризует прямую тесную связь между показателями в динамике и является очень высоким. Может ли вариация фактора стоимости капитала на 92,16% определять вариацию объема продаж? Не ставя задачу построения уравнения регрессии, проверим наличие автокорреляции. Найдем отклонения от трендов, для чего необходимо построить временные функции: ?t=fM%=m Проведем графический анализ: Рис.2 Динамика показателей xt иyt. В качестве кривых роста выберем линейные зависимости: ?t = а() + Ь() ж /; Д = ал + А, Х I. Оценим параметры трендов, полагая, что скорость роста yt выше. Получим следующие значения параметров, используя упрощенные формулы (4.14): = 7,7 + 0,=4,8 + 0,6*. Вычислим отклонения st = xt - ?п yt = yt - jlt и представим результаты в таблице. Т.к. параметры уравнений трендов найдены по МНК, то ? st => 0, ? yt => 0 . В практических расчетах они могут отличаться от нуля, но по сравнению с другими членами в формуле расчета линейного коэффициента корреляции ими можно пренебречь. Формула расчета линейного коэф-фициента корреляции по отклонениям, имеющая вид wE^g*~E^Eg* Геу 0,9 = 0,43 , свидетельствует о том, что ВЫСО- >/1,3-1,4 ХУ следственную обусловленность, но и степень устойчиво-сти тенденций изменения признаков. г1 > /;..,, значит, первый способ завышает силу связи, в нем находит выражение автокорреляционное взаимодействие предыдущих и последующих уровней временных рядов. Расхождение коэффициентов корреляции позволяет установить факт автокорреляции, но с помощью этих коэффициентов невозможно получить оценку силы автокорреляционной связи. Для этого рассчитываются нециклическиий и циклический коэффициенты автокорреляции, критерий Дарбина- Уотсона, критерий Неймана и некоторые другие. Нециклический коэффициент автокорреляции для yt определяется для нестационарных временных рядов: п n-L п Е y^t-ь - Е-^ Е yt '(п -L) ГП _ t=L+1 t=1 t=L+1 L ~ r~. n-L n-L JZy2t~(Z ytf /(л - L)JZy? ~ (E^)2 Kp-L) V t=L+1 i=L+l V *=1 *=1 где .у,- фактические уровни ряда, yt_L - уровни ряда, отстающие от члена yt на L лет, п- число уровней во временном ряду. Нахождение L связано с выбором максимального по модулю коэффициента из коэффициентов для L=l,2,3... Аналогично определяется нециклический коэффициент автокорреляции и для уровней ряда xt. Если в приведенном выше коэффициенте число анализируемых пар уровней рядов yt и yt_L равно n-L, то циклический коэффициент автокорреляции будет содержать п пар уровней рядов. Сдвинутые на L уровни у; , замыкают начало ряда . Таблица 4.2 t $ yt Я st Yt n2 st' Yt 1 8 8,1 5 5,4 -0,1 -0,4 0,01 0,16 0,04 2 9 8,5 6 6,0 0,5 0 0,25 0 0 3 9 8,9 7 6,6 0,1 0,4 0,01 0,16 0,04 4 10 9,3 7 7,2 0,7 -0,2 0,49 0,04 -0,14 5 10 9,7 8 7,8 0,3 0,2 0,09 0,04 0,06 6 10 10,1 8 8,4 -0,1 -0,4 0,01 0,16 0,04 7 10 10,5 8 9,0 -0,5 -1 0,25 1 0,5 8 11 10,9 9 9,6 0,1 -0,6 0,01 0,36 -0,06 9 11 11,3 10 10,2 -0,3 -0,2 0,09 0,04 0,06 10 12 11,7 12 10,8 0,3 1,2 0,09 1,44 0,36 1,3 3,4 0,9 Для оценки влияния уровней рядов отклонений от трендов st и yt можно воспользоваться формулой п Е ytYt-L г _ t=L+1 L?> Г" ~L ' J2>,22>,! V t=L+1 t=1 Незначительные величины rL г будут свидетель-ствовать о том, что исключение тенденции из уровней рядов практически полностью устраняет автокорреляцию. Если уровни ух у2,...,уь присоединить к замыкающим уровням yn_L-,yn_L_x-,----,yn, то расчет циклического коэффициента автокореляции по отклонениям будет следующим: T.rtrt+L гч _ _i=i_ ГЬП Zr; t=i Для оценки надежности автокорреляции рассчитываются критерии Неймана и Дарбина-Уотсона: ХСП-П-:)2 /(л"О к = Ч п 1>2/ (4.27) f=i п T(rt-rtJ 1>2 t=1 Для критерия Неймана табличные значения приводятся отдельно для положительных и отрицательных расчетных значений : если кп <к'"" , то связь является положи- Р * тельной; если кр>ктр, то связь отрицательная; если кр е (к"т ,ктр), то автокорреляционная связь не существует. п п Для больших п можно записать ^ у2 л ^ ^ , тогда t= 2 i=2 &Л-1 1-- d = Ч^2 Ч = 2 п ' = 2>,2 у 2>,! Если автокорреляция между остаточными величинами отсутствует, то вычитаемая из 1 дробь равна 0, а критерий равен 2. Если взаимосвязь между ними является функциональной, то рассматриваемое отношение становится равно 1 или -1 . Тогда, соответственно величина критерия Дарбииа-Уотсоиа принимает либо нулевое значение, либо равна 4. Для критерия Дарбина-Уотсона составлены специальные таблицы (нижнее, верхнее значения), позволяющие установить факт наличия или отсутствия автокорреляции во временном ряду. В таблице даны значения для положительной автокорреляции, для отрицательной рассчитываются значения (4 - d). Если d< de, то ряд содержит автокорреляцию, если d> de, то автокорреляция отсутствует, если dH< d < de , то необходимо увеличить длину временного ряда и повторить расчеты. |
|
| << Предыдушая | Следующая >> |
| = К содержанию = | |
Похожие документы: "Учет автокорреляции при исследовании связи между переменными." |
|
|