Критерій Дарбіна-Вотсона (Durbin-Watson)

Обмеження:

1) Модель повинна містити вільний член;

2) Модель не повинна містити лагові змінні;

3) Модель не повинна містити пропусків в спостереженнях;

4) Критерієм визначається тільки автокореляція першого рівня.

Схема застосування критерію:

1) Побудова емпіричного рівняння моделі:

= + x_t1 + · · · + x_tM

2) Розрахунок залишків моделі:

= −

3) Розрахунок статистики Дарбіна-Вотсона (DW)

Тест Бройша-Годфрі – це робастна процедура, яка дозволяє відстежити чи існує в залишках автокореляція аж до порядку q. Даний тест призначений для тестування автокореляції високих порядків. Модель може не містити вільного члену. Модель може містити лагові змінні.

Процедура проведення:

1) Будується вихідна модель;

2) Будується допоміжна регресія;

3) Для допоміжної регресії провіряється нульова гіпотеза про відсутність автокореляції аж до порядку q;

4) Для цього розраховуэться тестова статистика BG порівнюється з критичним значенням розподілу хі-квадрата з q ступенями свободи.
На практиці значення коефіцієнта , як правило невідоме і його необхідно оцінити. Для цього існують декілька методів:

1) Використання статистики Дарбіна-Вотсона

2) Метод перших різниць;

3) Метод Кохрана-Орката (Cochrane-Orcutt);

4) Метод Хілдрета-Лу (Hildreth-Lu)

Метод Кохрана-Орката представляє собою ітераційну процедуру оцінки параметра . Розглянемо даний метод на прикладі парної регресії і авто регресійного процесу першого порядку:

1. На сонові МНК будується регресія і визначають залишки.

2. За допомогою схеми AR(1) оцінюються регресійна залежність:

і визначається оцінка .

3. На основі даної оцінки будується рівняння:

за допомогою якого оцінюються α та .

4. Значення β₀ = α(1 − ) та β₁ = γ підставляються в початкове рівняння регресії.

5. Повтор етапів здійснюється до тих пір, поки не буде досягнута необхідна збіжність воцінці параметра .

Метод Хілдрета-Лу – це ітераційний метод розрахунку параметра в якому регресія

Оцінюється для кожного можливого значення з відрізка [-1;1] з малим кроком (наприклад, 0,001).

Величина , яка відображає найменшу стандартну похибку регресії, використовується при оцінці параметрів β₀ та β₁.

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Тестування на мультиколінеарність	\|	Тестування на гетероскедастичність.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.003 сек.