Автор: Пользователь скрыл имя, 08 Декабря 2011 в 22:40, реферат
При анализе временных рядов часто приходится учитывать статистическую зависимость наблюдений в разные моменты времени. Иными словами, для многих временных рядов предположение о некоррелированности ошибок не выполняется. В этом разделе мы рассмотрим наиболее простую модель, в которой ошибки образуют так называемый авторегрессионный процесс первого порядка (точное определение будет дано ниже). Применение обычного метода наименьших квадратов к этой системе дает несмещенные и состоятельные оценки параметров, однако можно показать (см., например, Johnston and DiNardo, 1997), что получаемая при этом оценка дис
Авторегрессионный процесс первого порядка
Оценивание в модели с авторегрессией
Процедура Кохрейна-Оркатта (Cochrane-Orcutt)
Процедура Хилдрета-Лу (Hildreth-Lu)
Процедура Дарбина (Durbin)
Наличие зоны неопределенности, конечно, представляет определенные трудности при использовании теста Дарбина-Уотсона. Ее ширина может быть довольно значительной. К примеру, при n = 19, k = 3 она образует интервал (0.97, 1.68). Поэтому многие дальнейшие исследования были направлены на построение таких тестов, которые сужают зону неопределенности.