Extras din curs
AUTOCORELAREA ERORILOR
Problemele ce se pun în acest caz sunt:
1. Identificarea cauzelor de apariţie a corelării erorilor
2. Testele statistice utilizate pentru depistarea autocorelării
3. Metode de estimare a parametrilor în cazul autocorelării
1. Cauzele de apariţie a autocorelării erorilor
Absenţa uneia sau mai multor variabile explicative importante
neincluderea uneia sau mai multor variabile explicative importante poate genera autocorelarea erorilor.
exemplu:
variabila exogenă x3 este omisă variabilele reziduale sunt autocorelate şi reziduul va fi explicitat prin intermediul acestei variabile omise:
Modelul de regresie nu este corect specificat: fie modelul se exprimă sub forma unei combinaţii liniare de variabile în condiţiile în care o specificare corectă a modelului trebuie să fie exprimată printr-o combinaţie liniară de logaritmi de variabile exogene etc.
Au fost făcute transformări neadecvate sau interpolări în cadrul seriei de date
2. Testele statistice utilizate pentru depistarea autocorelării: Durbin Watson
Variabila reziduală satisface:
Ipoteze: Ho: =0 Ha: 0
Statistica testului:
d1 şi d2 extrase din tabela Durbin Watson pentru , k şi n:
0 < DW < d1 autocorelare pozitivă a erorilor
d1 DW d2 indecizie, recomandată acceptarea autocorelării pozitive
d2 < DW < 4-d2 erori independente
4-d2 DW 4-d1 indecizie, recomandată acceptarea autocorelării negative
4-d1< DW <4 autocorelare negativă a erorilor
Observaţie: Testul Durbin Watson nu poate fi aplicat decât dacă:
modelul de regresie are termen liber
matricea X este nestochastică
printre variabilele explicative nu se află şi variabila endogenă cu decalaj
seriile de date nu sunt atributive
Testul Durbin Watson
3. Metode de estimare a parametrilor în cazul autocorelării
Erorile prezintă o autocorelare de un anumit ordin estimatorii parametrilor sunt nedeplasaţi şi consistenţi, dar nu sunt eficienţi.
1. Se estimează parametrii modelului de regresie: Y=X prin metoda celor mai mici pătrate şi se obţine seria erorilor (ei)i=1,n
2. Se consideră că erorile urmează un proces autoregresiv de ordinul I:
Notând:
4. Se estimează parametrii noului model şi apoi se revine la modelul iniţial.
HOMOSCEDASTICITATEA
Y=X
Problemele ce se pun în acest caz sunt:
1. Testele statistice utilizate pentru depistarea heteroscedasticităţii
2. Metode de estimare a parametrilor în cazul heteroscedasticităţii
Conținut arhivă zip
- Econometrie - Autocorelare.ppt