3915
-826,9
1460,1
-1207374,8
683810,9
2131808,6
22
1195
4700
-3040,9
2245,1
-6827101,9
9247246,6
5040345,7
23
5020
3735
784,1
1280,1
1003667,4
614768,0
1638582,9
24
9594
1624
5358,1
-830,9
-4452174,6
28708929,4
690442,3
Разом:
59303
34369
-900,0
0,0
-15661179,4
91381272,4
27336008,9
== 4235,9 (39)
== 2454,9 (40)
= == -0,31 (41)
4.2 Автокорреляция в залишках: розрахунок критерію Дарбіна-Уотсона
Розглянемо рівняння регресії виду:
, (42)
де k - число незалежних змінних моделі.
Для кожного моменту (Періоду) часу t = l: n значення компоненти визначається як:
(43)
Розглядаючи послідовність залишків як часовий ряд, можна побудувати графік їх залежно від часу. Відповідно з передумовами МНК залишки повинні бути випадковими (рис. 1. а). Однак при моделюванні часових рядів нерідко зустрічається ситуація, коли залишки містять тенденцію (рис. 2. б і в) або циклічні коливання (Рис. 1. Г). Це свідчить про те, що кожне наступне значення залишків залежить від попередніх. У цьому випадку говорять про наявність автокореляції залишків.
В
В
Рис - 1 моделі Залежно залишків від часу:
а - випадкові залишки, б - Зростаюча тенденція в залишках; в - спадаючий тенденція в залишках; г - циклічні коливання в залишках.
Автокорреляция залишків може бути викликана кількома причинами, що мають різну природу. По-перше, іноді вона пов'язана з вихідними даними і викликана наявністю помилок вимірювання в значеннях результативного ознаки. По-друге, у формулюванні моделі. М...
