АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Методы устранения автокорреляции

Читайте также:
  1. II. МЕТОДЫ, ПОДХОДЫ И ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ
  2. II. МЕТОДЫ, ПОДХОДЫ И ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ
  3. III. Методы оценки функции почек
  4. III. Ценности практической методики. Методы исследования.
  5. IV. Методы коррекции повреждений
  6. VI. Беззондовые методы исследования
  7. VI. Современные методы текстологии
  8. а) Графические методы
  9. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  10. Автокорреляция уровней временного ряда. Анализ структуры временного ряда на основании коэффициентов автокорреляции
  11. Административно - правовые формы и методы деятельности органов исполнительной власти
  12. Административные методы менеджмента (организационного и распорядительного воздействия).

1.Обобщенный МНК (ОМНК)

Рассмотрим исходную модель в моменты времени t и t–1:

– есть случайная величина, так как и – случайные величины,

, так как и .

Остаток не коррелирует ни с одним регрессором, следовательно, можно применить классический МНК. Оценка параметра b вычисляется непосредственно, а оценка параметра a вычисляется так: .

ОМНК может применяться для данных, начиная с момента , т.е. первое наблюдение теряется; его можно восстановить для и , используя поправку Прайса–Уинстена:

Если наше предположение о том, что остатки описанные – моделью первого порядка соответствуют действительности, то можно показать, что .

При большой протяженности временного ряда значения и действительно оказываются близки друг к другу. В матричной форме отыскание столбца B с помощью ОМНК выражается так:

B = (XTΩρX)-1XTΩρY, где

 

 

 

2. Метод Кохрана – Оркатта (итерационный)

Первая итерация: вначале по МНК оценивается регрессия . Определяются столбец остатков и столбец . Далее оценивается авторегрессия остатков по схеме :

, отсюда находится оценка .

Вторая итерация: Введем новые переменные: wt = yt – ρyt-1, zt = xt – ρxt-1.

Построим регрессию По ней определим (ε1)t и (ε1)t-1. Далее опять построим авторегрессию остатков , отсюда находим оценкуρ1.

Третья итерация: Опять введем новые переменные (w1)t = wt – ρ1wt–1,

(z1)t = zt – ρ1zt–1 и построим регрессию По ней определим

остатки (ε2)t и (ε2)t-1. Построим авторегрессию остатков и по ней найдем оценку ρ2.

Итерационный процесс продолжается до тех пор, пока разность между предыдущей и последующей оценками ρ не станет по модулю меньше любого наперед заданного числа. После того, как определено значение ρ, строится регрессия по уже знакомой модели:

Применяя к этому уравнению классический МНК находим и , рассчитываем значение

3. Метод Хилдрета-Лу

Этот метод предполагает перебор значений с достаточно малым шагом, например, 0,01 и подстановку его в уравнение (*). Та величина , при которой стандартная ошибка регрессии в данной модели будет наименьшей, принимается в качестве наилучшей оценки

 

 

Список использованной литературы.

 

1. Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика, М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.

2. Носко В.П. Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов, Москва, 2002.

3. Давнис В.В., Тинякова В.И., Мокшина С.И., Воищева О.С., Щекунских С.С. Эконометрика сложных экономических процессов, Воронеж: ВГУ, 2004.

4. Анатольев С. Эконометрика для продолжающих (Эконометрика-3). Курс лекций, М.: Российская Экономическая Школа, 2002-2003.

 

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)