Дарбина
Cтраница 2
На этот раз значение статистики d Дарбина - Уотсона оказывается достаточно близким к двум. [16]
Как видно, значение статистики d Дарбина - Уотсона очень близко к двум, так что в новой модели проблема автокорреляции ошибок регрессии отсутствует. Отсюда следует, что ее причина была в неверной спецификации модели. Стоит также обратить внимание, что коэффициент регрессии при xt уменьшился вдвое - на товары роскоши, подобные дорогому отдыху, расходы рассредоточиваются по нескольким ближайшим годам. [17]
 |
Механизм проверки гипотезы о наличии автокорреляции остатков. [18] |
Алгоритм выявления автокорреляции остатков на основе критерия Дарбина - Уотсона следующий. Выдвигается гипотеза 0 об отсутствии автокорреляции остатков. Альтернативные гипотезы Я ИЯ, состоят, соответственно, в наличии положительной или отрицательной автокорреляции в остатках. Далее по специальным таблицам ( см. приложение) определяются критические значения критерия Дарбина - Уотсона dL и для заданного числа наблюдений п, числа независимых переменных модели к и уровня значимости а. По этим значениям числовой промежуток [0;4] разбивают на пять отрезков. [19]
Есть несколько существенных ограничений на применение критерия Дарбина - Уотсона. [20]
Во-вторых, методика расчета и использования критерия Дарбина - Уотсона направлена только на выявление автокорреляции остатков первого порядка. При проверке остатков на автокорреляцию более высоких порядков следует применять другие методы, рассмотрение которых выходит за рамки данного учебника. [21]
Поэтому в случае, если значение критерия Дарбина - Уотсо-на близко к нулю, применение метода первых разностей вполне обоснованно. [22]
Рассчитаем по формуле (7.60) величину критерия h Дарбина: поскольку полученное значение h 4 69, следует отклонить нуль-гипотезу об отсутствии положительной автокорреляции остатков. [23]
 |
Механизм проверки гипотезы о наличии автокорреляции остатков. [24] |
Алгоритм выявления автокорреляции остатков на основе критерия Дарбина - Уотсона следующий. Выдвигается гипотеза Я0 об отсутствии автокорреляции остатков. Альтернативные гипотезы Я, и / /, состоят, соответственно, в наличии положительной или отрицательной автокорреляции в остатках. Далее по специальным таблицам ( см. приложение) определяются критические значения критерия Дарбина - Уотсона dL и ( / ( / для заданного числа наблюдений п, числа независимых переменных модели k и уровня значимости а. По этим значениям числовой промежуток [0;4] разбивают на пять отрезков. [25]
 |
Промежутки внутри интервала. [26] |
Есть несколько существенных ограничений на применение критерия Дарбина - Уотсона. [27]
 |
Промежутки внутри интервала. [28] |
Во-вторых, методика расчета и использования критерия Дарбина - Уотсона направлена только на выявление автокорреляции остатков первого порядка. При проверке остатков на автокорреляцию более высоких порядков следует применять другие методы, рассмотрение которых выходит за рамки данного учебника. [29]
Поэтому в случае, если значение критерия Дарбина - Уотсо-на близко к нулю, применение метода первых разностей вполне обоснованно. [30]
Страницы: 1 2 3 4