Проводим тестирование выполнения предпосылок регрессионного анализа.

Тест Голдфелда-Квандта тестирует гетероскедастичность, связанную с объясняющей переменной. На следующий лист переносим столбцы Dt и Rt. Данные упорядочиваем по возрастанию значений Dt. Выборку делим на три части и из середины исключаем примерно ¹/₄ наблюдений так, чтобы оставшееся количество наблюдений было чётным. В данной работе исключаем 16 наблюдений. Рассматриваем оставшиеся 23 сверху и 23 снизу. С помощью инструмента регрессия строим две регрессии . Для построения первой регрессии используем верхнюю часть данных, для построения второй регрессии – нижнюю часть данных. Выдвигаем гипотезы:

Н :Dост.(1)=Dост.(2) (остатки гомоскедастичны);

H :Dост.(1)≠Dост.(2) (остатки гетероскедастичны);

Находим Fфиш = =1,280743.

Fкр(α, n -2, n -2)=(0,05, 22, 22)= 2,04777.

F<Fкр, следовательно, верна гипотеза Н →остатки гомоскедастичны.

Гомоскедастичность остатков означает, что дисперсия каждого отклонения одинакова для всех значений Dt.

Предпосылка наличия автокорреляции.

Статистика Дарбина-Уотсона необходима для нахождения автокорреляции первого порядка. Если р>0,то коэффициент автокорреляции положительный, р<0- автокорреляция отрицательная, если р=0 ,то автокорреляция отсутствует. Тест основан на расчете DW‑статистики:

DW= = 2,07. [0;4]

Для вычисления статистики обращаемся к листу Регрессия (где регрессия, построенна по D(t) и R(t) упорядоченных по дате). Создаём столбцы e(t-1), (et-e(t-1))^2, копируем из столбца et значения с 1-го по (n-1), а вставляем в соседний столбец со 2-го по последний. Суммарное значение столбца et-e(t-1))^2 – это числитель для нахождения DW. Знаменатель, т.е.остаточная сумма квадратов отклонений находится в столбце SS в таблице «Дисперсионный анализ».

При , как выше сказано, автокорреляция отсутствует. Критические значения для статистики Дарбина-Уотсона и . Значение DW находится в зоне неопределённости. Для зоны неопределённости проверяется значимость коэффициента автокорреляции первого порядка. Расчетная величина DW сравнивается с двумя критическими значениями статистики Дарбина-Уотсона и .

Величина статистики D	Результат
	Присутствует положительная автокорреляция
	Результат неопределенный.
	Автокорреляция отсутствует
	Результат неопределенный
	Присутствует отрицательная автокорреляция