Построение эконометрической модели и исследование проблемы автокорреляции с помощью тестов Бреуша — страница 2

  • Просмотров 208
  • Скачиваний 7
  • Размер файла 105
    Кб

себя расходы домашних хозяйств на товары как длительного, так и текущего пользования (кроме расходов на покупку жилья), а также на услуги; - инвестиции + государственные расходы (IG), которые включают производственные капиталовложения и расходы государства, например, такие как строительство школ, дорог или содержание армии; Эти показатели объединены в уравнении, которое получило название основного макроэкономического тождества

для закрытой экономики: (1) В данной работе зависимость (1) будет доказываться на справедливость на основе статистических данных, а также будет использоваться в данной работе для построения модели, в которой возможно наличие автокорреляции. 1.2 Проблема автокорреляции: теория Автокорреляция (последовательная корреляция) определяется как корреляция между наблюдаемыми показателями, упорядоченными во времени. Автокорреляция

чаще встречается в регрессионном анализе при использовании данных временных рядов. В экономических задачах встречается как положительная автокорреляция ( ), так и отрицательная (). Основными причинами вызывающими появление автокорреляцию считают ошибки спецификации, инерцию в изменении экономических показателей (вследствие цикличности), эффект паутины (причина – временные лаги), а также сглаживание данных. Среди

последствий автокорреляции обычно выделяют следующие: Оценки параметров перестают быть эффективными; Оценка дисперсии регрессии является смещённой; Дисперсии оценок являются смещёнными, что приводит к увеличению t-статистик. Это может привести к признанию статистически значимыми объясняющие переменные, которые на самом деле таковыми не являются; Ухудшаются прогнозные качества модели. Так как последствия автокорреляции

для качества модели велики, то важно выявить наличие автокорреляции, что делается с помощью нескольких тестов. Чаще всего используются такие тесты, как метод рядов, критерий Дарбина-Уотсона, тест Бреуша-Годфри, Q-статистика, h-статистика. Глава 2. Построение регрессионной модели и её анализ на проблему автокорреляции Поскольку в данной работе при построении уравнения регрессии будут использоваться временные ряды, так как в них

чаще встречается проблема автокорреляции, а не перекрёстные данные, то перед построением модели следует проверить ряды на стационарность. Как видно из Рис.1 Приложения 1 все ряды исследуемых показателей не имеют постоянного математического ожидания, но имеют восходящий линейный тренд, из чего возможно сделать предварительный вывод о том, что ряды будут стационарными относительного тренда. Для более глубокого анализа рядов на