ореляції першого порядку дорівнює:
== 0,1. br/>
Це значення (0,1) свідчить про слабку залежності поточних рівнів ряду від безпосередньо їм передують рівнів, тобто слабкою залежності між номінальною середньомісячної заробітної плати поточного і безпосередньо передує місяці.
2. Лінійне рівняння трендів має вигляд:
В
Параметри a і b цієї моделі визначаються звичайним МНК. Система нормальних рівнянь наступна:
За вихідними даними складе розрахункову таблицю:
Таблиця 4.2 Розрахункова таблиця
t
y
yt
t 2
1
3,2
3,2
1
2
3,1
6,2
4
3
3,5
10,5
9
4
3,5
14
16
5
3,7
18,5
25
6
4
24
36
7
4,1
28,7
49
8
4
32
64
9
4,1
36,9
81
10
4,2
42
100
11
4,3
47,3
121
12
5,4
64,8
144
Разом
78
47,1
328,1
650
Середні
6,5
3,925
+27,342
54,167
Система нормальних рівнянь складе:
В
Використовуємо наступні формули для знаходження параметрів:
= 0,153;
= 2,927.
Лінійне рівняння трендів
= 2,927 + 0,153 * t
Параметр b = 0,153 означає, що з збільшення місяця на 1 місяць номінальна середньомісячна заробітна плата збільшується в середньому на 0,153 тис. руб.
3. Для оцінки суттєвості автокореляції залишків використовують критерій Дарбіна - Уотсона:
В
Коефіцієнт автокореляції залишків першого порядку може визначаться як:
В
Для кожного моменту (Періоду) часу t = 1: n значення компонента визначається як
В
Складемо розрахункову таблицю
Таблиця 4.3 Розрахункова таблиця
t
y
В В В В В В В В
1
3,2
3,080
0,120
-
-
-
0,014
-
-
2
3,1
3,233
-0,133
0,120
-0,253
0,064...
