Лекция № 18. автокорреляция остатков регрессионной модели, ее устранение. критерий дарбина—уотсона. метод кохрана—оркутта и хилдрета—лу

Лекция № 18. автокорреляция остатков регрессионной модели, ее устранение. критерий дарбина—уотсона. метод кохрана—оркутта и хилдрета—лу

к утверждению неверной гипотезы о значимости регрессионных коэффициентов и значимости уравнения регрессии в целом. Наиболее простым и распространенным методом обнаружения автокорреляции случайных остатков регрессионной модели является графический метод, сутью которого является построение графиков автокорреляционной и частной автокорреляционной функций (АКФ И ЧАКФ).

АКФ — это функция оценки коэффициента автокорреляции в зависимости от величины временного лага между исследуемыми рядами. Графиком АКФ является коррелограмма. Коррело-грамма отражает численно и графически АКФ или коэффициенты корреляции (и их стандартные ошибки) для последовательности лагов из определенного диапазона (например, от 1 до 15). По оси откладываются значения т (тау) — величины сдвига между рядами остатков. Значение т совпадает с порядком автокорреляционного коэффициента. На коррелограмме отмечается диапазон в размере двух стандартных ошибок на каждом лаге. ЧАКФ представляет собой углубленное понятие обычной АКФ. В ЧАКФ устраняется корреляционная зависимость между наблюдениями внутри лагов. Частная автокорреляция на данном лаге отличается от обычной автокорреляции на величину удаленных автокорреляций с меньшими временными лагами. ЧАКФ дает более точную картину автокорреляционных зависимостей внутри временного ряда.