20. Автокорреляция. Снижение автокорреляции

Вид материала

Документы

Содержание Метод Кокрана-Оркатта

Подобный материал:

• Тесты на наличие автокорреляции остатков и методы учета автокорреляции. 13. Классификация, 21.05kb.
• За аналогичный период прошлого года зарегистрировано 44 дтп (снижение на 34,6 %),, 43.09kb.
• Темы рефератов по эконометрике для магистров Множественная линейная регрессия, 12.06kb.
• Назва видавництва, журналу (номер, рік) або номер авт свід, 1678.56kb.
• Population Services International, Central Asia ddrp учебное пособие, 1410.36kb.
• Тест основан на расчете d  статистики:, Расчетная величина, 57.24kb.
• Лекция для родителей Тема: «правильное питание залог здоровья ученика», 42.94kb.
• Задачи: Формировать представление о вреде алкоголизма. Показать истоки и причины распространенности, 176.6kb.
• Система машин для возделывания сахарной свеклы на 500, 72.65kb.
• Проводится работа, направленная на обеспечение благоприятного состояния окружающей, 90.88kb.

20. Автокорреляция. Снижение автокорреляции.

До сих пор полагалось, что значения случайного члена удовлетворяет условию pop cov (u_i, u_j)=0, i=j.

В случае нарушения условия имеем автокорреляцию. Последствия автокорреляции в некотором смысле схожи с последствиями гетероскедастичности.

Причины:

Автокор. встречается обычно в регр. анализе при исп-нии данных временных рядов. Случ. член в ур-ии подвергается воздействию тех переменных, которые не включены в ур-ия регрессии и поэтому они скрыты в u, в связи с чем они как правило некоррелированы со значениями в предыдущем наблюдении. Экзогенные переменные на каждом из уровней коррелированы между собой. Если не включенные переменные постоянно направлены, то их воздействие является наиболее частой причиной положительной автокорреляции. Она обычна для эк-ки проблем.

Автокорреляция представляет тем более существенную проблему, чем меньше интервал между наблюдениями.

Обнаружение автокорреляции 1-го порядка и критерии Дарбина-Уотсона

- схема запаздывания

для больших выборок



l_t – остатки; Т- общее число остатков;

В больших выборках d → 2-2p, |p|≤1, тогда 0≤d≤4.

Критическое значение d зависит при любом данном уровне значимости от:

1. числа объясняющих переменных;
   
2. количества наблюдений в выборке;
   
3. конкретных значений, принимаемых объясняемыми переменными.
   

Поэтому невозможно найти d_крит. Но можно вычислить верхнюю и нижнюю границы для d_крит. Для положительной автокорреляции d_u - верхнее, d_l - нижнее.

Но: положительная автокорреляция есть d_наблl_. Но справедлива d_\набл>d_u.

Но не принимается d_lнаблu_.

Для положительной автокорреляции.

Но: отрицательная автокорреляция отсутствует.

d_набл<4-d_u. Но отклоняется

d_набл>4-d_l Но принимается

Для работы с критериями Д-У существуют таблицы с данным уровнем значимости и двумя входами: по вертикали – число наблюдений, по горизонтали – число объясняющих переменных. Даются d_l и d_u.

Метод Кокрана-Оркатта

1. Оценивается регрессия с исходными не преобразованными данными y_t= α+ βx_t+u_t (3).

2. Вычисляются остатки.

3. Оценивается регрессионная зависимость l_t от l_t-1,соответствующая формуле (4), фактически мы используем .

4. С оценкой ρ уравнение (3) преобразуется в уравнение y_t= α q_t+ ßx_t+ε_t (5).

Оценивание (5) позволяет пересмотреть α и β.

Полученные α и β подставляем в (3), находим новые остатки l_t, l_t-1, возвращаемся в (4), но получаем новое ρ и т.д. Остановки, когда значения α и β в пределах нужной точности совпадут с предыдущими.

Задача: используя метод Кокрана-Оркатта и табл.1 (потребит. Расходы на товары) найти связь между расходами на жилье и ЛД.