30. Методы устранения автокорреляции.

Процедура Кохрейна-Оркатта. Процедура включает следующие этапы:

1. Применяя МНК к исходному уравнению регрессии, получают первоначальные оценки параметров  и  ;

2. Вычисляют остатки  и в качестве оценки  используют коэффициент автокорреляции остатков первого порядка, ᴛ.ᴇ. полугают  ;

3. Применяя МНК к преобразованному уравнению, получают новые оценки параметров  и  .

Процесс обычно заканчивается, когда очередное приближение  мало отличается от предыдущего. Процедура Кохрейна-Оркатта реализована в большинстве эконометрических компьютерных программах.

Процедура Хильдрата-Лу. Эта процедура, также широко применяема в регрессионных пакетах, основана на тех же самых принципах, но использует другой алгоритм вычислений:

1. Преобразованное уравнение оценивают для каждого значения  из интервала (-1;1) с заданным шагом внутри его;

2. Выбирают значение  , для которого сумма квадратов остатков в преобразованном уравнении минимальна, а коэффициенты регрессии определяются при оценивании преобразованного уравнения с использованием этого значения.

31. Обнаружение автокорреляции.

Метод рядов

Этот метод достаточно прост: последовательно определяются знаки отклонений  ,t=1,2…T. Например,

(-----)(+++++++)(---)(++++)(-),

Т.е. 5 «-», 7 «+», 3 «-», 4 «+», 1 «-» при 20 наблюдениях.

Ряд определяется как непрерывная последовательность одинаковых знаков. Количество знаков в ряду называется длиной ряда.

Визуальное распределение знаков свидетельствует о неслучайном характере связей между отклонениями. Если рядов слишком мало по сравнению с количеством наблюдений n, то вполне вероятна положительная автокорреляция. Если же рядов слишком много, то вероятна отрицательная автокорреляция .

Критерий Дарбина-Уотсона

32. Основные элементы временного ряда.

Временной ряд – это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. В отечественной литературе используют два синонима этого термина: динамический ряд» и «ряд динамики», в англоязычной литературе – «time series».

Составными элементами временных рядов являются числовые значения показателя, называемые уровнями этих рядов, и моменты или интервалы, к которым относятся уровни.

Временные ряды, образованные показателями, характеризующими экономическое явление в определенные моменты времени, называют моментными; пример такого ряда представлен в табл. 9.1.

Табл. 9.1. Списочная численность рабочих предприятия

Дата	На 1 января	На 1 февраля	На 1 марта	На 1 апреля	На 1 мая	На 1 июня
Численность

Если временные ряды образуются путем агрегирования за определенный промежуток (интервал) времени, то такие ряды называются интервальными временными рядами; пример такого ряда приведен в табл. 9.2.

Табл. 9.2. Фонд заработной платы рабочих предприятия

Месяц	январь	февраль	март	апрель
Фонд заработной платы, тыс. руб.	37187,5	38270,0	39380,0	42535,0

Временные ряды могут быть образованы как из абсолютных значений экономических показателей (см. табл. 9.1 и 9.2), так и из средних (табл. 9.3) или относительных величин (табл. 9.4).

Табл. 9.3. Средняя месячная заработная плата рабочих предприятия

Месяц	январь	февраль	март	апрель
Средняя заработная плата, тыс. руб.

Табл. 9.4. Среднегодовой рост месячной заработной платы рабочих предприятия

Год
Среднегодовой рост заработной платы, %	125,3	119,7	115,4	117,5