Учебная работа № 5698. «Контрольная Проблема автокорреляции остатков регрессионной модели. Причины, последствия и устранение автокорреляции в остатках. Выявление автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона
Учебная работа № 5698. «Контрольная Проблема автокорреляции остатков регрессионной модели. Причины, последствия и устранение автокорреляции в остатках. Выявление автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона
Содержание:
«Автокорреляцией называется корреляция, возникающая между уровнями изучаемой переменной. Это корреляция, проявляющаяся во времени. Наличие автокорреляции чаще всего характерно для данных, представленных в виде временных рядов.
Автокорреляцией остатков модели регрессии ei (или случайных ошибок регрессии модели ?i) называется корреляционная зависимость между настоящими и прошлыми значениями остатков.
Список использованной литературы
1. Гмурман, В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: учеб. пособие для вузов / В. Е. Гмурман. — 10-е изд., стер. — М.: Высшая школа, 2015. — 404 с.
2. Домбровский, В. В. Эконометрика: учебник / В. В. Домбровский ; Федеральное агентство по образованию, Национальный фонд подготовки кадров. — М.: Новый учебник, 2014. — 344 с.
3. Колемаев, В. А. Эконометрика : Учебник для вузов / В. А. Колемаев ; М-во образования РФ, Гос. ун-т управления. — М.: ИНФРА-М, 2014. — 160 с.
4. Магнус, Я. Р. Эконометрика: Начальный курс: Учебник / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий; Акад. нар. хоз-ва при Правительстве РФ. — 6-е изд., перераб. и доп. — М.: Дело, 2014. — 576 с.
»
Выдержка из похожей работы
Оценка дисперсии остатков Se2
является смещенной оценкой истинного
значения σe2
, во многих случаях занижая его,
4,
В силу вышесказанного выводы по оценке
качества коэффициентов и модели в целом,
возможно, будут неверными, Это приводит
к ухудшению прогнозных качеств модели,16, Критерий диагностики автокорреляции Дарбина-Уотсона
Наиболее
известным критерием обнаружения
автокорреляции первого порядка является
критерий Дарбина-Уотсона, Статистика
DWДарбина-Уотсона (или d-статистика)
приводится во всех специальных прикладных
компьютерных программах как важнейшая
характеристика качества регрессионной
модели, Суть критерия состоит в том, что
на основе вычисленной статистики
DWДарбина-Уотсона делается вывод о
наличии автокорреляции,
Рассмотрим
уравнение регрессии вида:
где
k – число независимых переменных модели
регрессии,
Для
каждого момента времени t=1 : n значение
определяется по формуле:
Изучая
последовательность остатков как
временной ряд в дисциплине «Эконометрика»,
можно построить график их зависимости
от времени, В соответствии с предпосылками
метода наименьших квадратов остатки
должны быть случайными (а), Однако при
моделировании временных рядов иногда
встречается ситуация, когда остатки
содержат тенденцию (б и в) или циклические
колебания (г), Это говорит о том, что
каждое следующее значение остатков
зависит от предыдущих, В этом случае
имеется автокорреляция остатков,
Методы
определения автокорреляции остатков
Первый
метод – это построение графика
зависимостей остатков от времени и
визуальное определение наличия
автокорреляции остатков,
Второй
метод – расчет
критерия Дарбина-Уотсона,
Т,е,
критерий
Дарбина-Уотсона
определяется
как
отношение суммы квадратов разностей
последовательных значений остатков к
сумме квадратов остатков, В задачах по
эконометрике значение критерия
Дарбина-Уотсона указывается наряду с
коэффициентом корреляции, значениями
критериев Фишера и Стьюдента
