Курсовая работа: Построение эконометрической модели и исследование проблемы автокорреляции с помощью тестов Бреуша-Годфри и Q-статистики
Уравнение регрессии после
округления принимает следующий вид:
 (7)
Как видно из таблицы, все
объясняющие переменные статистически значимы, а коэффициент детерминации очень
высок. Все коэффициенты имеют верный знак и значение, которое очень приближено
к значениям коэффициентов в основном макроэкономическом тождестве. С(1)
статистически незначим, что можно проинтерпретировать таким образом, что новая
модель наиболее приближена к исходному теоретическому уравнению (6). В качестве
предварительного анализа на проблему автокорреляции легко заметить, что
значение статистики Дарбина-Уотсона находится в области отсутствия
автокорреляции (d1=1,318, du=1,656).
Из всего вышесказанного
можно сделать следующие выводы:
- модель не имеет проблем
спецификации, она качественна и адекватна по первоначальному анализу;
- предварительный анализ
по статистике Дарбина-Уотсона указал на отсутствие автокорреляции.
Для того чтобы убедиться
в отсутствии автокорреляции в модели проведём тест Бреуша-Годфри и проверим
модель на Q- статистике:
| Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: |
| F-statistic |
1.250798 |
Probability |
0.271476 |
| Obs*R-squared |
1.387714
|
Probability |
0.238791 |
|
|
|
|
|
|
| Test
Equation: |
| Dependent
Variable: RESID |
| Method:
Least Squares |
| Date:
12/11/08 Time: 19:25 |
| Presample missing value lagged residuals set to zero. |
| Variable |
Coefficient |
Std.
Error |
t-Statistic |
Prob. |
| C(1) |
-2.488241 |
15.50988 |
-0.160429 |
0.8735 |
| C(2) |
-0.011896 |
0.033604 |
-0.353999 |
0.7256 |
| C(3) |
0.003454 |
0.018037 |
0.191509 |
0.8493 |
| C(4) |
0.007246 |
0.063584 |
0.113957 |
0.9100 |
| RESID(-1) |
-0.208047 |
0.186023 |
-1.118391 |
0.2715 |
| R-squared |
0.036519 |
Mean
dependent var |
-1.42E-12 |
| Adjusted
R-squared |
-0.080267 |
S.D.
dependent var |
41.00231 |
| S.E. of
regression |
42.61611 |
Akaike
info criterion |
10.46442 |
| Sum
squared resid |
59932.38 |
Schwarz
criterion |
10.67989 |
| Log
likelihood |
-193.8240 |
Durbin-Watson
stat |
1.998121 |
|
|
AC |
PAC |
Q-Stat |
Prob |
| 1 |
-0.162 |
-0.162 |
1.0715 |
0.301 |
| 2 |
-0.156 |
-0.187 |
2.0992 |
0.350 |
| 3 |
0.064 |
0.004 |
2.2754 |
0.517 |
| 4 |
0.387 |
0.394 |
8.9637 |
0.062 |
| 5 |
-0.352 |
-0.245 |
14.681 |
0.012 |
| 6 |
-0.146 |
-0.178 |
15.697 |
0.015 |
| 7 |
0.157 |
0.015 |
16.901 |
0.018 |
| 8 |
0.091 |
-0.011 |
17.317 |
0.027 |
| 9 |
-0.101 |
-0.099 |
29.374 |
0.001 |
| 10 |
0.107 |
0.041 |
29.997 |
0.001 |
| 11 |
0.083 |
-0.117 |
30.385 |
0.001 |
| 12 |
-0.066 |
-0.062 |
30.637 |
0.002 |
| 13 |
-0.163 |
0.132 |
32.256 |
0.002 |
| 14 |
0.104 |
-0.202 |
32.947 |
0.003 |
| 15 |
0.073 |
-0.022 |
33.303 |
0.004 |
| 16 |
-0.142 |
-0.057 |
34.694 |
0.004 |
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 |
