Читать курсовая по менеджменту: "Исследование проблемы автокорреляции (первого порядка) случайных отклонений с помощью теста Сведа-Эйзенхарта и статистики Дарбина-Уотсона, а также графических методов" Страница 2

(Назад) (Cкачать работу)

выявление автокорреляции при помощи теста Сведа-Эйзенхарта

выявление автокорреляции при помощи статистики Дарбина-Уотсона

выявление автокорреляции при помощи графических методов

корректировка модели

.1 Теоретическое описание модели Практически любой экономический показатель ощущает на себе влияние нескольких других факторов. Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике в виде четкой эконометрической интерпретации ее параметров. В рамках нашей темы, мы будем говорить об множественной линейной регрессии. Теоретическое линейное уравнение регрессии имеет вид: Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров - b0, b1, b2, bm. Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными методами. Классический подход к оцениванию параметров линейной регрессии основан на методе наименьших квадратов (МНК). [1, стр.91-100]

Существует ряд предпосылок относительно случайного отклонения, при выполнении которых по МНК получаются наилучшие результаты.

Предпосылки МНК (условия Гаусса−Маркова):

1. Математическое ожидание случайного отклоненияравно нулю:() = 0 для всех наблюдений.

Данное условие означает, что случайное отклонение в среднем не оказывает влияния на зависимую переменную. В каждом конкретном наблюдении случайный член может быть либо положительным, либо отрицательным, но он не должен иметь систематического смещения.

. Дисперсия случайных отклоненийпостоянна:( ) = D( ) = для любых наблюдений i и j.

Здесь мы говорим о гомоскедастичности отклонений модели (в случае соблюдения предпосылки) или о гетероскедастичности отклонения модели

. Случайные отклоненияиявляются независимыми друг от друга для i ≠ j. Выполнимость данной предпосылки предполагает, что отсутствует систематическая связь между любыми случайными отклонениями. Другими словами, величина и определенный знак любого случайного отклонения не должны быть причинами величины и знака любого другого отклонения. Поэтому, если данное условие выполняется, то говорят об отсутствии автокорреляции.

. Случайное отклонение должно быть независимо от объясняющих переменных. Обычно это условие выполняется автоматически при условии, что объясняющие переменные не являются случайными в данной модели. Следует отметить, что выполнимость данной предпосылки не столь критична для эконометрических моделей.

. Модель является линейной относительно параметров.

Рассмотрим подробнее автокорреляцию случайных отклонений как нарушение предпосылки МНК.

Автокорреляция - это взаимосвязь последовательных элементов временного или пространственного ряда данных. В эконометрических исследованиях часто возникают и такие ситуации, когда дисперсия остатков постоянная, но наблюдается их ковариация. Это явление называют автокорреляцией остатков.

Если существует корреляция между последовательными значениями некоторой независимой переменной, то будет наблюдаться и корреляция последовательных значений остатков. Автокорреляция может быть также следствием ошибочной спецификации эконометрической модели. Кроме того, наличие автокорреляции остатков может означать, что необходимо ввести в модель новую

Похожие работы