Построение эконометрической модели и исследование проблемы автокорреляции с помощью тестов Бреуша — страница 6

  • Просмотров 200
  • Скачиваний 7
  • Размер файла 105
    Кб

качества модели, а так же её прогнозных свойств автокорреляцию следует устранить. Глава 3. Устранение автокорреляции Как известно широко используемыми методами усовершенствования модели с целью устранения автокорреляции являются: - уточнение состава переменных, то есть устранение одной либо нескольких переменных или добавление переменных; - изменение формы зависимости. Если после ряда этих действий автокорреляция

по-прежнему имеет место, то возможны некоторые преобразования, её устраняющие. Для усовершенствования модели было решено добавь ещё одну переменную в анализ. Эта экзогенная переменная определяется как разность экспорта и импорта страны, и в экономической среде получила название чистого экспорта (EX-IM=NX). Таким образом, в модели появляется третяя объясняющая переменная и зависимость принимает следующий вид: (6) Данное уравнение

является основным макроэкономическим тождеством для стран с открытой экономикой, какими и являются большинство стран мира. При построении регрессионной модели были получены следующие данные: Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 12/11/08 Time: 19:23 Sample: 1999:1 2008:2 Included observations: 38 GDP=C(1)+C(2)*IG+C(3)*CONS+C(4)*NX Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 9.983102 15.40599 0.648001 0.5213 C(2) 1.041238 0.031994 32.54493 0.0000 C(3) 1.004281 0.017836 36.30674 0.0000 C(4) 0.890623 0.063486 14.02859 0.0000 R-squared 0.999753 Mean dependent var 4283.858 Adjusted R-squared 0.999731 S.D.

dependent var 2609.517 S.E. of regression 42.77300 Akaike info criterion 10.44899 Sum squared resid 62204.00 Schwarz criterion 10.62137 Log likelihood -194.5308 Durbin-Watson stat 2.338553 Уравнение регрессии после округления принимает следующий вид: (7) Как видно из таблицы, все объясняющие переменные статистически значимы, а коэффициент детерминации очень высок. Все коэффициенты имеют верный знак и значение, которое очень приближено к значениям коэффициентов в основном макроэкономическом тождестве. С(1)

статистически незначим, что можно проинтерпретировать таким образом, что новая модель наиболее приближена к исходному теоретическому уравнению (6). В качестве предварительного анализа на проблему автокорреляции легко заметить, что значение статистики Дарбина-Уотсона находится в области отсутствия автокорреляции (d1=1,318, du=1,656). Из всего вышесказанного можно сделать следующие выводы: - модель не имеет проблем спецификации, она

качественна и адекватна по первоначальному анализу; - предварительный анализ по статистике Дарбина-Уотсона указал на отсутствие автокорреляции. Для того чтобы убедиться в отсутствии автокорреляции в модели проведём тест Бреуша-Годфри и проверим модель на Q- статистике: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.250798 Probability 0.271476 Obs*R-squared 1.387714 Probability 0.238791 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/11/08 Time: 19:25 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable