Автокорреляция: первого, второго порядка - Ряды динамики в статистике

Автокорреляция (последовательная корреляция) - это корреляция между наблюдаемыми показателями во времени (временные ряды) или в пространстве(перекрестные данные). Виды автокорреляции приведены на рис. 7.1.

виды автокорреляции

Рис. 7.1 Виды автокорреляции

Причины чистой автокорреляции

    1. Инерция. Трансформация, изменение многих экономических показателей обладает инерционностью. 2. Эффект паутины. Многие экономические показатели реагируют на изменение экономических условий с запаздыванием (временным лагом) 3. Сглаживание данных. Усреднение данных по некоторому продолжительному интервалу времени.

Последствия автокорреляции

    1. Истинная автокорреляция не приводит к смещению оценок регрессии, но оценки перестают быть эффективными. 2. Автокорреляция (особенно положительная) часто приводит к уменьшению стандартных ошибок коэффициентов, что влечет за собой увеличение t-статистик. 3. Оценка дисперсии остатков Se2 является смещенной оценкой истинного значения e2 , во многих случаях занижая его. 4. В силу вышесказанного выводы по оценке качества коэффициентов и модели в целом, возможно, будут неверными. Это приводит к ухудшению прогнозных качеств модели.

Автокорреляция первого порядка

случайный член рассматриваемого уравнения регрессии, коэффициент автокорреляции первого порядка, случайный член, не подверженный автокорреляции

Автокорреляция второго порядка

случайный член рассматриваемого уравнения регрессии, 1, 2 коэффициенты автокорреляции первого порядка, случайный член, не подверженный автокорреляции

Рис.7.2 Классический случайный член (автокорреляция отсутствует)

Похожие статьи




Автокорреляция: первого, второго порядка - Ряды динамики в статистике

Предыдущая | Следующая