Критерій Дарбіна — Уотсона

Критерій Дарбіна — Уотсона (чи DW-критерій) статистичний критерій, що використовується для знаходження автокореляції залишків першого порядку регресійної моделі. Критерій названий на честь Джеймса Дарбіна і Джеффрі Уотсона. Критерій Дарбіна — Уотсона розраховується за такою формулою:

де  — коефіцієнт автокореляції першого порядку.

У разі відсутності автокореляції помилок , при позитивній автокореляції d прямує до нуля, а при негативній прямує до 4:

На практиці застосування критерію Дарбіна — Уотсона засноване на порівнянні величини з теоретичними значеннями і для заданого числа спостережень , числа незалежних змінних моделі і рівня значущості .

  1. Якщо d < dL, то гіпотеза про незалежність випадкових відхилень відкидається (отже, є присутньою позитивна автокореляція);
  2. Якщо d > dU, то гіпотеза не відкидається;
  3. Якщо dL < d < dU, то немає достатніх підстав для ухвалення рішень.

Коли розрахункове значення перевищує 2, то з і порівнюється не сам коефіцієнт , а вираз .

Також за допомогою цього критерію виявляють наявність коінтеграції між двома часовими рядами. У цьому випадку перевіряють гіпотезу про те, що фактичне значення критерію дорівнює нулю. За допомогою методу Монте-Карло були набуті критичні значення для заданих рівнів значущості. У разі, якщо фактичне значення критерію Дарбіна — Уотсона перевищує критичне, то нульову гіпотезу про відсутність коінтеграції відкидають.

Недоліки

  1. Непридатний до моделей авторегресії.
  2. Не здатний виявляти автокореляцію другого і вищих порядків.
  3. Дає достовірні результати тільки для великих вибірок.

h-критерій Дарбіна

Критерій h Дарбіна застосовується для виявлення автокореляції залишків в моделі з розподіленими лагами:

  • де n — число спостережень в моделі;
  • V — стандартна помилка лагової результативної змінної.

При збільшенні обсягу вибірки розподіл h -статистики прагне до нормального з нульовим математичним сподіванням і дисперсією, рівною 1. Тому гіпотеза про відсутність автокореляції залишків відкидається, якщо фактичне значення h -статистики виявляється більше, ніж критичне значення нормального розподілу.

Критерій Дарбіна—Уотсона для панельних даних

Для панельних даних використовується трохи видозмінений критерій Дарбіна — Уотсона :

На відміну від критерію Дарбіна — Уотсона для часових рядів в цьому випадку область невизначеності є дуже вузькою, особливо для панелей з великою кількістю індивідуумів.

Див. також

Література

  • Значення критерія Дарбіна — Уотсона
  • Суслов В. И., Ибрагимов Н. М., Талышева Л. П., Цыплаков А. А. Эконометрия. — Новосибирск: СО РАН, 2005. — 744 с. — ISBN 5-7692-0755-8 (рос.)
  • Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И. И.. — 2-е изд. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 576 с. — ISBN 5-279-02786-3 (рос.)
  • Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика. — М.: Юнити-Дана, 2003–2004. — 311 с. — ISBN 8-86225-458-7 (рос.)
  • Ратникова Т. А. Введение в эконометрический анализ панельных данных // Экономический журнал ВШЭ. — 2006. — № 3. — С. 492–519. (рос.)


This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.