Содержание
- 2. Автокорреляция, выявление и устранение
- 3. Автокорреляция (последовательная корреляция) определяется как корреляция между наблюдаемыми показателями, упорядоченными во времени (временные ряды) или в
- 4. Последствия автокорреляции: Оценки параметров, оставаясь линейными и несмещенными, перестают быть эффективными Дисперсии оценок являются смещенными Оценка
- 5. Методы обнаружения автокорреляции: графический анализ остатков метод рядов критерий Дарбина-Уотсона тест серий Бреуша-Годфри Q-тест Льюинга-Бокса тест
- 6. Графический анализа остатков отсутствие автокорреляции наличие автокорреляции
- 7. Метод рядов Если при достаточно большом количестве наблюдений (T1>10, T2>10) количество рядов k лежит в пределах
- 8. Критерий Дарбина-Уотсона 2 этап: Рассчитывают величину: 3 этап: Проверяют выполняемость условий: DW DW>d2 – в ряду
- 9. Тест серий Бреуша-Годфри 1 шаг: вычисляем регрессионное уравнение и находим отклонения; 2 шаг: строим уравнение: 3
- 10. Авторегрессионная схема первого порядка Строят парное линейное уравнение регрессии: Наблюдению с индексом t соответствует выражение: Наблюдению
- 12. 4 этап: Значения и подставляются в уравнение регрессии: Метод Кохрана-Орката 1 этап: Оценивается по МНК регрессия
- 13. Определение ρ на основе статистики Дарбина-Уотсона Определение ρ на основе метода Хилдрета-Лу оценивается для каждого возможного
- 15. Скачать презентацию