UkrReferat.com
найбільша колекція україномовних рефератів

Всього в базі: 75843
останнє поновлення: 2016-12-04
за 7 днів додано 10

Реферати на українській
Реферати на російській
Українські підручники

$ Робота на замовлення
Реклама на сайті
Зворотній зв'язок

 

ПОШУК:   

реферати, курсові, дипломні:

Українські рефератиРусские рефератыКниги
НазваАвтокореляція (реферат)
АвторPetya
РозділЕкономічна теорія, теорія економічних наук
ФорматWord Doc
Тип документуРеферат
Продивилось8149
Скачало643
Опис
ЗАКАЧКА
Замовити оригінальну роботу

Реферат на тему:

 

Автокореляція

 

 

Природа автокореляції та її наслідки

 

Розглянемо класичну лінійну багатофакторну модель

 

або в матричному вигляді

 

де у - вектор-стовпець залежної змінної розмірності (nх 1); X - матриця

незалежних змінних розмірності (n х (m + 1)); a - вектор-стовпець

невідомих параметрів розмірності ((m + 1) х 1); u вектор-стовпець

випадкових помилок розмірності (n х 1);

 

Одним із припущень класичного регресійного аналізу є припущення про

незалежність випадкових величин u, і = 1, ..., n, тобто якщо це

припущення порушується (незважаючи на те, що дисперсія залишків є сталою

- наявна гомоскедастичність), то ми маємо справу з явищем, яке

називається автокореляцією залишків.

 

Важливо зрозуміти, що спричинює автокореляцію, які її практичні та

теоретичні наслідки, чи є ефективні методи тестування наявності

автокореляції, чи змінюються методи знаходження невідомих параметрів

моделі в умовах автокореляції.

 

Автокореляція залишків виникає найчастіше тоді, коли економетрична

модель будується на основі часових рядів. Якщо існує кореляція між

послідовними значеннями деякої незалежної змінної, то спостерігатиметься

й кореляція послідовних значень залишків, так звані лагові затримки

(запізнювання) в економічних процесах.

 

Автокореляція може виникати через інерційність і циклічність багатьох

економічних процесів. Провокувати автокореляцію також може неправильно

специфікована функціональна залежність у регресійних моделях.

 

Отже, як і у випадку гетероскедастичності, дисперсія залишків

 

Але при гетероскедастичності змінюються дисперсії залишків за

відсутності їх коваріації, а при автокореляції існує коваріація залишків

за незмінної дисперсії.

 

Зазначимо, що за наявності автокореляції залишків, як і за наявності

гетероскедастичності, дисперсія залишків має вигляд

 

однак матриця Q матиме тут інший вигляд:

 

де параметр р характеризує коваріацію кожного наступного значення

залишків із попереднім.

 

Так, якщо для залишків записати авторегресійну модель першого порядку

 

то р характеризує силу зв’язку величин залишків у період t з величинами

залишків у період t-1.

 

Якщо проігнорувати матрицю Q при визначенні дисперсії залишків і для

оцінювання параметрів моделі застосувати МНК, то можливі такі наслідки:

 

1. Оцінки параметрів моделі можуть бути незміщеними, але неефективними,

тобто вибіркові дисперсії вектора оцінок a можуть бути невиправдано

великими.

 

2. Статистичні критерії t- і ^-статистик, які отримані для класичної

лінійної моделі, не можуть бути використані для дисперсійного аналізу бо

їх розрахунок не враховує наявності коваріації залишків.

 

3. Неефективність оцінок параметрів економетричної моделі, як правило,

призводить до неефективних прогнозів, тобто прогнозні значення матимуть

велику вибіркову дисперсію.

 

Висновки. За наявності автокореляції поширеним методом оцінювання

невідомих параметрів є узагальнений метод найменших квадратів, який було

розглянуто в попередньому розділі. Отримані за допомогою УМНК оцінки є

незміщеними та ефективними.

-----> Page:

0 [1] [2] [3] [4]

ЗАМОВИТИ ОРИГІНАЛЬНУ РОБОТУ