Файл: Лекция для заочников.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 09.12.2020

Просмотров: 460

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

А в т о к о р р е л я ц и я

Автокорреляция

 

э

то корреляционная зависимость между последовательными (соседними) 

значениями уровней временного ряда 

y

1

 и y

2

, y

2

 и y

3

, y

3

 и y

4

 

и т. д. 

r

(

y

t

1

, y

t

)∣=∣

r

(

ε

t

1

,

ε

t

)∣ →

1

Если 

r

(

ε

t

1

,

ε

t

)>

0

, автокорреляция называется 

положительной

.

Если 

r

(

ε

t

1

,

ε

t

)<

0

, автокорреляция называется 

отрицательной

.


background image

А в т о к о р р е л я ц и я

Последствия автокорреляции

1. Оценки   параметров,   оставаясь   линейными   и   несмещенными,   перестают   быть 

эффективными. 

2. Дисперсии   оценок   являются   смещенными.   Зачастую   дисперсии,   вычисляемые   по 

стандартным формулам, являются заниженными, что приводит к увеличению T­статистик. 
Это может привести к признанию статистически значимыми объясняющие переменные, 
которые в действительности таковыми могут и не являться. 

3. Оценка   дисперсии   регрессии  

S

2

=

i

=

1

n

e

i

2

n

p

1

  является   смещенной   оценкой   истинного 

значения 

σ

2

 , во многих случаях занижая его. 

4. В   силу   вышесказанного   выводы   по   T­   и   F­статистикам,   определяющим   значимость 

коэффициентов регрессии и коэффициента детерминации, возможно, будут неверными. 
Вследствие этого ухудшаются прогнозные качества модели. 


background image

О б н а р у ж е н и е   а в т о к о р р е л я ц и и

1. Тест Дарбина — Уотсона.

2. Тест Льюинга — Бокса.


background image

Т е с т   Д а р б и н а   —   Уо т с о н а

Критерий Дарбина -Уотсона для проверки гипотезы о наличии автокорреляции:

d

=

t

=

2

n

(

e

t

e

t

1

)

2

t

=

1

n

e

t

2

,

где  

e

t

и  

e

t

1

-   оценки   отклонений   ряда,   полученные   из   эмпирического   уравнения 

регрессии 

̃

y

t

=

b

0

+

b

1

t

(

̃

y

t

=

b

0

+

b

1

x

t

̃

y

t

=

b

0

+

b

1

x

t

1

+

b

2

x

t

2

+

...

+

b

p

x

t p

)

e

t

=

y

t

− ̃

y

t

e

t

1

=

y

t

1

− ̃

y

t

1

Существуют два пороговых (табличных) значения критерия Дарбина – Уотсона  

d

В

  и d

Н

зависящих от уровня значимости α, объема выборки

 n

, количества объясняющих переменных 

в модели

 p

.


background image

Т е с т   Д а р б и н а   —   Уо т с о н а

Если расчётное значение 

а)

d

В

d

4

d

В

,то гипотеза о наличии автокорреляции не отвергается (принимается);

б)

d

Н

d

d

В

или 

4

d

В

d

4

d

Н

, то вопрос о принятии или отвержении гипотезы остается 

открытым (

область неопределённости критерия

);

в)

0

d

d

Н

,   то  

принимается

  альтернативная   гипотеза   о   наличии  

положительной 

автокорреляции

;

г)

4

d

Н

d

4

,   то    

принимается

  альтернативная   гипотеза   о   наличии  

отрицательной 

автокорреляции.

Недостатком критерия Дарбина – Уотсона является наличие зоны неопределённости.