uded observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. Mean dependent var31.62247Adjusted R-squared0.800756 SD dependent var30.52121S.E. of regression13.62366 Akaike info criterion8.333947Sum squared resid1670.438 Schwarz criterion8.562181Log likelihood-53.33763 Hannan-Quinn criter.8.312819F-statistic14.06169 Durbin-Watson stat1.717569Prob (F-statistic) 0.000656
Пропущених змінних немає.
Також цей тест застосовується для перевірки на гетероскедастичності. Її він теж не виявив. p align="justify"> 5 перевірити дані на наявність мультиколінеарності, вжити заходів за її наявності,
Вважаємо VIF. Тут всього 2 регресорів, тому VIF всього один
Estimation Command: MC OILEquation:
= C (1) + C (2) * OIL
Substituted Coefficients:
= 12.80018758 + 0.3457604628 * OIL
. провести тести на автокореляції залишків регресії, при необхідності
Найпростіший тест - Боксу-Пірса
В
Тест показує відсутність автокореляції
Тест Breusch-Pagan-Godfrey (LM) також не вказує автокореляції
Корекція автокореляції і мультиколінеарності не потрібно, бо їх немає.
Тим не менш, можна використовувати стандартні засоби Eviews для корекції. Наприклад, поправки Newey-West. Вони також дозволять позбутися гетероскедастичності. br/>
Dependent Variable: STOCKMethod: Least SquaresDate: 12/27/08 Time: 23:57 Sample: 1994 2007Included observations: 14Newey-West HAC Standard Errors & Covariance (lag truncation = 2) VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. Mean dependent var31.62247Adjusted R-squared0.814999 SD dependent var30.52121S.E. of regression13.12769 Akaike info criterion8.174734Sum squared resid1895.698 Schwarz criterion8.311674Log likelihood-54.22313 F-statistic29.63503Durbin-Watson stat1.683804 Prob (F-statistic) 0.000037 нафтової фондовий ринок грошовий
Бачимо, що якісно результати не змінилися: знаки, соотношніе коефіцієнтів за модулем, їх значущість залишилися тими ж.
Провести тести на гетероскедастичності залишків регресії, при необхідності провести корекцію,
Робимо тест White
Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic0.312788 Prob. F (2,11) 0.7377Obs * R-squared0.753344 Prob. Chi-Square (2) 0.6861Scaled explained SS0.285997 Prob. Chi-Square (2) 0.8668Test Equation: Dependent Variable: RESID ^ 2Method: Least SquaresDate: 12/22/08 Time: 11:38 Sample: 1994 2007Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. Mean dependent var135.4070Adjusted R-squared-0.118224 SD dependent var155.8360S.E. of regression164.7905 Akaike info criterion13.23464Sum...
