tify"> 4,420190708
Оскільки, V emp > V stat, a T emp stat , то приймається гіпотеза про відсутність автокореляції залишків. [3]
Перевірка наявності автокореляції за допомогою критерію Дарвіна-Уотсона, для рівня значущості 0,05 і 0,01. Для того щоб проаналізувати автокореляції випадкових відхилень використовують-статистику, коефіцієнт Дарбіна-Уотсона (DW), який розраховується за формулою:
, [1]
Значення DW критерію = 1,348834.
Правило перевірки:
В
рис.2.10. Зони автокорреляционной зв'язку за умовою Дарбіна-Уотсона
Отримані результати при рівні значущості 0,05:
Таблиця 2.10. p align="justify"> 0d L d U 4-d U 4-d L 4 00,9861,7852,2153,0144
Звідси можна зробити висновок, що = 1,348834 потрапляє в зону невизначеності інтервал [dL; dU].
Отримані результати при рівні значущості 0,01:
Таблиця 2.11. p align="justify"> 0d L d U 4-d U 4-d L 4 00,7771,3342,6663,2234
Звідси можна зробити висновок, що = 1,348834 потрапляє в інтервал [dU; 4-dU ] , тобто автокорреляция відсутня.
Для перевірки моделі на стійкість, використовуємо критерій Чоу. Для цього розбиваємо вибірку на 2 рівних частини, розмір першої - 12 періодів, розмір другої - 11 періоду. При цьому k = k1 = k2 = 4. p> Оцінені параметри моделі:
для n: RSS = 913441015;
для n1: RSS1 = 186244602,1;
для n2: RSS2 = 703759744.
Виходячи зі значень цих параметрів, отримаємо Femp. = 0, a Fstat = 3. Оскільки, | Femp |
Розділ 3
В отриманій поліпшеною моделі, в якій були виключені помилки мультиколінеарності, гетероскедастичності, автокореляції, можна провести аналіз побудованої моделі з урахуванням оцінених параметрів (проаналізувати характер і порівняльну ступінь впливу кожного з факторів на залежну змінну (в натуральних і % показниках); показати інтервальні оцінки параметрів регресії).
Таблиця 3.1.
