EKONOMETRIA
Prof. UE dr hab. Józef Biolik Wykład 5
Test Durbina-Watsona
Jest to test istotności współczynnika autokorelacji. Dotyczy tylko współczynnika autokorelacji rzędu 1. W odniesieniu do dowolnego ρτ stosuje się inne testy. H0: ρ1=0
H1: ρ10
Wartości krytyczne zostały stablicowane. Zależą one od n oraz k*, przy czym k*=k-1 i oznacza liczbę zmiennych objaśniających, wziętą bez zmiennej tożsamościowo równej 1.
Obszar krytyczny Tablice podają dwie wartości: dL oraz dU. Obszar krytyczny lewostronny, na lewo od wartości dL. Zaobserwowanie wartości d mniejszej od dL prowadzi do odrzucenia H0, a wartości większej od dU do przyjęcia hipotezy. Jeśli dL d dU to nie wyciągamy żadnych wniosków. W przypadku ujemnej autokorelacji Jeśli hipoteza alternatywna głosi, że występuje ujemna autokorelacja:
H0: ρ1=0
H1: ρ10
Dla n=16 i k*=2 wartości krytyczne: dL=0,98, dU=1,54. Wartość ddU, więc nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o braku autokorelacji rzędu pierwszego.
(…)
… (bądź kwadratów reszt) w zależności od wartości zmiennej objaśniającej można zauważyć, że wartości bezwzględne reszt rosną (maleją) w czasie wraz z tym, jak rośnie (maleje) rząd wielkości realizacji zmiennej objaśniającej. Wyłania się pytanie: czy jest spełnione założenie MNK głoszące, że: Jednak nie weryfikujemy hipotezy: ponieważ dysponujemy tylko jedną obserwacją ui dla każdej z wartości zmiennej…
… (nie więcej niż n/3) i brać dwie podpróby skrajne. Wcześniej należy uporządkować obserwacje y względem jednej ze zmiennych objaśniających. Dla szeregów czasowych zmienną porządkującą jest zmienna czasowa. Model szacuje się dwa razy, na podstawie dwóch prób: I znajduje się reszty uA i uB oraz wariancje resztowe S2uA i S2uB.
Weryfikuje się hipotezę: H0: σ2A= σ2B H1: σ2B> σ2A Buduje się statystykę:
(w liczniku…
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)