Методы устранения автокорреляции
Автокорреляция как следствие неправильной спецификации модели
В силу ряда причин в регрессионных моделях может иметь место корреляционная зависимость между соседними случайными отклонениями. Это нарушает одну из фундаментальных предпосылок МНК. Вследствие этого оценки, полученные на основе МНК, перестают быть эффективными. Это делает ненадёжными выводы по значимости коэффициентов регрессии и по качеству самого уравнения. Поэтому достаточно важным является умение не только определять наличие автокорреляции, но и умение устранять это нежелательное явление.
При установлении автокорреляции необходимо в первую очередь проанализировать правильность спецификации модели. Возможно, автокорреляция вызвана отсутствием в модели некоторой важной объясняющей переменной. Следует попытаться определить данный фактор и учесть его в уравнении регрессии. Можно также попытаться изменить формулу зависимости (например, линейную заменить на гиперболическую или лог-линейную).
Если после ряда возможных усовершенствований регрессии автокорреляция по-прежнему имеет место, то, возможно, это связано с внутренними свойствами ряда отклонений t. В этом случае возможны определенные преобразования, устраняющие автокорреляцию
Дата добавления: 2016-01-03; просмотров: 42; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!