Дослідження наявнoстi автокореляції у масиві змінних
Приклад 1. Вивчається залежність між кредитами Y, наданими комерційними банками, та залученими депозитними коштами X (млн. грн.):
№ | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
Y | 2997 | 3060 | 3331 | 4103 | 4126 | 4487 | 5095 | 5196 |
X | 2762 | 2753 | 2891 | 3265 | 3734 | 4177 | 4433 | 4643 |
№ | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
Y | 2997 | 3060 | 3331 | 4103 | 4126 | 4487 | 5095 | 5196 |
X | 4608 | 4879 | 4563 | 5017 | 5260 | 6327 | 6352 | 6784 |
№ | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
Y | 7245 | 8332 | 9392 | 10222 | 11976 | 13694 | 14538 | 15436 |
X | 7865 | 9172 | 9597 | 11380 | 12339 | 14004 | 15010 | 17202 |
Перевірити наявність автокореляції залишків першого порядку за тестом Дарбіна-Уотсона.
1) Спочатку визначимо оцінки параметрів для лінійної моделі виду за методом найменших квадратів. Дана модель запишеться у виді (в дужках відмічено стандартні похибки для оцінок параметрів):
, σ: (190,172) (0,023)
Коефіцієнт детермінації R2= 0,9848, вибіркова дисперсія залишків Du = 4792230,74.
2) Для визначення статистики Дарбіна-Уотсона та коефіцієнта автокореляції залишків першого порядку допоміжні розрахунки запишемо в таблицi:
i | Хi | Yi | ![]() | ui | ![]() | ![]() | ![]() |
1 | 2762 | 2997 | 3126,647 | -129,647 | 16808,294 | – | – |
2 | 2753 | 3060 | 3118,717 | -58,717 | 3447,665 | 5031,06 | 7612,45 |
3 | 2891 | 3331 | 3240,310 | 90,690 | 8224,694 | 22322,43 | -5325,03 |
4 | 3265 | 4103 | 3569,845 | 533,155 | 284254,490 | 195775,39 | 48351,90 |
5 | 3734 | 4126 | 3983,085 | 142,915 | 20424,686 | 152287,46 | 76195,86 |
6 | 4177 | 4487 | 4373,416 | 113,584 | 12901,222 | 860,33 | 16232,79 |
7 | 4433 | 5095 | 4598,980 | 496,020 | 246035,409 | 146257,31 | 56339,66 |
8 | 4643 | 5196 | 4784,013 | 411,987 | 169732,970 | 7061,54 | 204353,42 |
9 | 4608 | 5001 | 4753,175 | 247,825 | 61417,448 | 26948,89 | 102100,76 |
10 | 4879 | 5104 | 4991,955 | 112,045 | 12554,042 | 18436,38 | 27767,56 |
11 | 4563 | 4985 | 4713,525 | 271,475 | 73698,869 | 25418,10 | 30417,41 |
12 | 5017 | 5102 | 5113,548 | -11,548 | 133,362 | 80102,37 | -3135,07 |
13 | 5260 | 5189 | 5327,658 | -138,658 | 19225,991 | 16156,84 | 1601,26 |
14 | 6327 | 5243 | 6267,801 | -1024,801 | 1050217,988 | 785250,51 | 142096,73 |
15 | 6352 | 5986 | 6289,829 | -303,829 | 92312,165 | 519801,01 | 311364,57 |
16 | 6784 | 5715 | 6670,468 | -955,468 | 912919,837 | 424633,67 | 290299,17 |
17 | 7865 | 7245 | 7622,948 | -377,948 | 142844,338 | 333530,34 | 361116,92 |
18 | 9172 | 8332 | 8774,557 | -442,557 | 195857,036 | 4174,43 | 167263,47 |
19 | 9597 | 9392 | 9149,029 | 242,971 | 59034,989 | 469949,39 | -107528,68 |
20 | 11380 | 10222 | 10720,047 | -498,047 | 248050,519 | 549107,49 | -121010,99 |
21 | 12339 | 11976 | 11565,031 | 410,969 | 168895,916 | 826310,43 | -204682,00 |
22 | 14004 | 13694 | 13032,077 | 661,923 | 438141,406 | 62977,42 | 272029,95 |
23 | 15010 | 14538 | 13918,473 | 619,527 | 383813,155 | 1797,42 | 410078,57 |
24 | 17202 | 15436 | 15849,865 | -413,865 | 171284,252 | 1067898,14 | -256400,37 |
Σ | 0,000 | 4792230,74 | 5742088,33 | 1827140,30 |
3) Розрахуємо критерій Дарбіна-Уотсона:
та коефіцієнт автокореляції залишків першого порядку: .
Критичні значення DW при >0для кількості спостережень n = 24, числа пояснюючих змінних m=1 та рівня значущості α= 0,05 відповідно дорівнюють:
DW1 =1,273; DW2 = 1,446; 0 < DW < 1,273, то для даної моделі можемо стверджувати про існування додатної автокореляції залишків.
Приклад 2. Спробуємо включити до моделі ще один пояснюючий фактор.
Вивчається залежність між кредитами Y, наданими комерційними банками, залученими депозитними коштами X1 та резервною величиною капіталу банків X2 (млн. грн.):
№ | ||||||||
Y | 2997 | 3060 | 3331 | 4103 | 4126 | 4487 | 5095 | 5196 |
X1 | 2762 | 2753 | 2891 | 3265 | 3734 | 4177 | 4433 | 4643 |
X2 | 964 | 727 | 962 | 849 | 882 | 1000 | 805 | 926 |
№ | ||||||||
Y | 2997 | 3060 | 3331 | 4103 | 4126 | 4487 | 5095 | 5196 |
X1 | 4608 | 4879 | 4563 | 5017 | 5260 | 6327 | 6352 | 6784 |
X2 | 806 | 858 | 1169 | 1454 | 1942 | 2623 | 2415 | 2613 |
№ | ||||||||
Y | 7245 | 8332 | 9392 | 10222 | 11976 | 13694 | 14538 | 15436 |
X1 | 7865 | 9172 | 9597 | 11380 | 12339 | 14004 | 15010 | 17202 |
X2 | 3508 | 3436 | 3520 | 4750 | 4696 | 4903 | 4482 | 5479 |
Перевірити наявність автокореляції залишків першого порядку за тестом Дарбіна-Уотсона.
1) Визначимо оцінки параметрів лінійної моделі виду методом найменших квадратів. Дана модель має наступний вигляд (в дужках відмічено стандартні похибки для оцінок параметрів):
.
σ: (166,404) (0,067) (0,172)
Коефіцієнт детермінації R2 = 0,9899, вибіркова дисперсія залишків складає Du= 3176380,81.
2). Для визначення статистики Дарбіна-Уотсона та коефіцієнта автокореляції залишків першого порядку допоміжні розрахунки запишемо в таблицi:
i | Х1і | Х2і | Yi | ![]() | ui | ![]() | ![]() | ![]() |
2762 | 964 | 2997 | 2996,15 | 0,85 | 0,72 | – | – | |
2753 | 727 | 3060 | 3119,72 | -59,72 | 3566,92 | 3668,85 | -50,61 | |
2891 | 962 | 3331 | 3137,94 | 193,06 | 37273,38 | 63901,19 | -11530,45 | |
3265 | 849 | 4103 | 3609,33 | 493,67 | 243705,61 | 90361,76 | 95308,61 | |
3734 | 882 | 4126 | 4102,15 | 23,85 | 568,89 | 220725,32 | 11774,59 | |
4177 | 1000 | 4487 | 4518,77 | -31,77 | 1009,63 | 3094,26 | -757,87 | |
4433 | 805 | 5095 | 4907,66 | 187,34 | 35097,10 | 48012,21 | -5952,74 | |
4643 | 926 | 5196 | 5068,54 | 127,46 | 16246,64 | 3585,60 | 23879,07 | |
4608 | 806 | 5001 | 5097,91 | -96,91 | 9391,73 | 50343,35 | -12352,49 | |
4879 | 858 | 5104 | 5364,14 | -260,14 | 67671,37 | 26642,82 | 25210,14 | |
4563 | 1169 | 4985 | 4844,55 | 140,45 | 19727,24 | 160473,08 | -36537,24 | |
5017 | 1454 | 5102 | 5179,18 | -77,18 | 5956,49 | 47363,69 | -10839,98 | |
5260 | 1942 | 5189 | 5169,49 | 19,51 | 380,57 | 9348,30 | -1505,62 | |
6327 | 2623 | 5243 | 5949,65 | -706,65 | 499360,43 | 527312,26 | -13785,63 | |
6352 | 2415 | 5986 | 6093,98 | -107,98 | 11659,02 | 358414,69 | 76302,38 | |
6784 | 2613 | 5715 | 6453,58 | -738,58 | 545507,16 | 397665,97 | 79750,10 | |
7865 | 3508 | 7245 | 7128,57 | 116,43 | 13555,34 | 731045,49 | -85991,50 | |
9172 | 3436 | 8332 | 8594,22 | -262,22 | 68757,61 | 143371,39 | -30529,22 | |
9597 | 3520 | 9392 | 9010,35 | 381,65 | 145655,73 | 414562,67 | -100074,67 | |
11380 | 4750 | 10222 | 10262,24 | -40,24 | 1619,62 | 177993,91 | -15359,28 | |
12339 | 4696 | 11976 | 11338,31 | 637,69 | 406652,16 | 459599,11 | -25663,66 | |
14004 | 4903 | 13694 | 13037,28 | 656,72 | 431275,95 | 361,88 | 418783,11 | |
15010 | 4482 | 14538 | 14371,14 | 166,86 | 27841,20 | 239962,04 | 109577,56 | |
17202 | 5479 | 15436 | 16200,13 | -764,13 | 583900,29 | 866743,35 | -127500,93 | |
Σ | 0,000 | 3176380,81 | 5044553,21 | 362153,70 |
3). Розрахуємо критерій Дарбіна-Уотсона:
та коефіцієнт автокореляції залишків першого порядку: .
Критичні значення DW при >0для кількості спостережень n= 24, числа пояснюючих змінних m=2 та рівня значущості α= 0,05 відповідно дорівнюють:
DW1 =1,188; DW2 = 1,546, 1,546 < DW < 2, то для даної моделі можемо відхилити гіпотезу про наявність додатної автокореляції залишків.
4). Отже, збільшення кількості пояснюючих змінних дозволило покращити якість моделі.
Приклад 3. Автокореляція залишків може виникати також внаслідок помилкової функціональної специфікації рівняння регресії: в якості рівняння регресії було використано лінійну функцію, а в дійсності процес описується нелінійною залежністю, і навпаки.
На основі вибіркових даних (табл.1), які характеризують залежність між кредитами Y, наданими комерційними банками, та залученими депозитними коштами X, побудувати модель та перевірити її на наявність автокореляції залишків.
1) Лінеаризуємо модель шляхом заміни
:
.
Для перетвореної лінійної моделі оцінки параметрів знайдемо методом найменших квадратів: aбо
.
стандартні похибки для оцінок параметрів (914,15) (4363389,27)
Коефіцієнт детермінації для даної моделі складає R2=0.733, вибіркова дисперсія залишків складає Du = 83950697,22.
2). Для визначення статистики Дарбіна-Уотсона та коефіцієнта автокореляції залишків першого порядку допоміжні розрахунки запишемо в таблицi:
3). Обчислюємо критерій Дарбіна-Уотсона:
та коефіцієнт автокореляції залишків першого порядку: .
Критичні значення DW при >0для кількості спостережень n= 24, числа пояснюючих змінних m=1 та рівня значущості α= 0,05 відповідно дорівнюють: DW1 =1,273; DW2 =1.446, 0 < DW < 1,273, то для даної моделі можемо стверджувати про існування додатної автокореляції залишків.
4). Якщо порівняти побудовану модель з моделлю, розглянутою в прикладі 1, то можна сказати, що зміна лінійної специфікації моделі на гіперболічну, призвела не тільки до погіршення характеристик моделі, а й посилила автокореляцію залишків, про що свідчить менше значення DW та близьке до одиниці .