Главная Обратная связь

Дисциплины:






Перевірка наявності автокореляції залишків



Оскільки виробничі функції були побудовані на основі часових рядів, то можна очікувати автокореляцію пояснювальних змінних, яка зумовлює автокореляцію залишків. Якщо існує автокореляція залишків, то оцінки параметрів потрібно оцінити методом Ейткена

Для визначення автокореляції залишків побудуємо критерій Дарбіна-Уотсона[*]: ,

та циклічний коефіцієнт автокореляції: .

Використаємо дані таблиць 9 і 10 та розрахуємо зазначені вище характеристики взаємозв’язку:

; .

 

Таблиця 10

0,07029    
-0,24621 0,10017 -0,01731
0,004777 0,062993 -0,00118
0,668761 0,440874 0,003195
-0,52914 1,43497 -0,35387
0,500075 1,059286 -0,26461
-0,06435 0,318574 -0,03218
0,300585 0,133177 -0,01934
1,239775 0,882079 0,372658
-0,01503 1,574526 -0,01863
0,420769 0,189918 -0,00632
0,740412 0,102171 0,311543
-0,52835 1,60976 -0,3912
-0,66087 0,01756 0,349169
0,120313 0,61024 -0,07951
-0,13965 0,067578 -0,0168
0,271414 0,16897 -0,0379
0,335243 0,004074 0,09099
-0,11048 0,198674 -0,03704
0,044429 0,023998 -0,00491
0,226273 0,033067 0,010053
-1,3823 2,587505 -0,31278
-1,3715 0,000117 1,895819
0,226437 2,553393 -0,31056
Сума 14,17367 1,129298

 

Необхідно: порівняти отримані критерії з табличним значенням за вибраного рівня значущості , та зробити висновки щодо наявності автокореляції.

Побудова виробничої функції методом Ейткена

1) побудувати матрицю перетворення вихідної інформації, яка має вигляд:

Це квадратна матриця розміром ( ), де

2) помножити дану матрицю (функція «МУМНОЖ») на вихідну інформацію, яка включає такі вектори: Y, X0, X1, X2, X3, де X0 – вектор n одиниць.

3) записати натуральні логарифми скоригованої вихідної інформації, яка включає вектори: ;

4) побудувати лінійну та степеневу функції на основі отриманих масивів скоригованої вихідної інформації за допомогою стандартної функції «ЛИНЕЙН»

Увага: у віконці «Константа» необхідно поставити «0»

5) Порівняти отримані функції із функціями, що розраховані раніше 1МНК, зробити висновки.





sdamzavas.net - 2017 год. Все права принадлежат их авторам! В случае нарушение авторского права, обращайтесь по форме обратной связи...