Коефициентът К тата нива автокорелационни (... Ie, 1, 2 ... 36-) ред съхранява в EViews чрез следната формула:
Имайте предвид, че коефициента на автокорелация изчислява в EViews, обикновено се различава в известна степен от изчисленият коефициент на автокорелация. Факт е, че в EViews да се улеснят изчисленията като Y - да вземе средната стойност за цялата извадка, а обикновено за Yt и Yt _K взето средната им серия.
Частично функция автокорелация е поредица от частични коефициенти автокорелационни R, измерване на връзката между текущия период от време серия Yt и предишния изостава временно редица Yt-1, Yt _2 .... Yt _K _1 с елиминирането на влиянието на други междинно време изостава. Естествено е, че при нула закъснение частично корелационен коефициент ρ0 = 1, и при забавяне к = 1 ρ1 = r1. т. е. коефициент частична корелация равен на коефициента на автокорелация.
За забавяне к е по-голямо от 1 EViews рекурсивно изчислява частично автокорелацията се използва следната формула:
където RK - коефициент автокорелация за закъснение к.
Този алгоритъм изчисляване частично корелационен коефициент, предложен от Box и Дженкинс през 1976 г. той представлява приближение. За да го намеря по-точна оценка, тя трябва да бъде решена следната регресия уравнение, с което ние откриваме частичен коефициент на корелация ρk за закъснение к:
Съдейки по correlogram получава (вж. Таблица. 3.1), нивото на автокорелация (AC) между референтните нива на времевия ред USDollar непрекъснато намалява, започвайки от първия закъснение. От друга страна, нивото на частична корелация (РАС) се намалява драстично след първото закъснение след втория забавяне осцилиращ начин клони към нула (R. F. колебае около нула).
Последните две колони на таблицата. 3.1 показват съответно на Q-статистиката Ljung - Box (Q-Stat) и неговото значение (Проб.) За всяко закъснение. Трябва да се има предвид, че Q-статистическите данни за забавяне К е статистическите данни от изпитването под нулевата хипотеза за не автокорелация между долара временно динамика на няколко тона, както и динамиката на долар време серия t-к.
В този Q-Ljung статистика - Кутия за закъснение к- тия ред е както следва:
където Т - брой наблюдения;
RK - к- то за автокорелация;
m - брой на сканирани МИГ.
Например, формула (3.12) до времето на първи ред е както следва:
Трябва да се има предвид, че в случаите, когато в таблицата. 3.1 значение (. Prob) 0-статистика е по-голямо от 0,05, нулевата хипотеза за липса на автокорелация между нивата последователно с закъснение к-ти, за да не може да се счита опровергана с 95% ниво на надеждност. Ако значение е 0 статистически по-високо от 0,01, но по-малко от 0.05, нулевата хипотеза за липса на автокорелация между нивата последователно с закъснение к-ти, за да не може да се счита опровергана с 99% етил ниво на надеждност. Въз основа на първоначалните нива correlogram време серия USDollar (вж. Таблица 3.1.), Значението на Q-статистика за всички изостава 36 е нула, следователно нулевата хипотеза на автокорелация не се отклонява в остатъците за всички МИГ.
Освен това, в съответствие с алгоритъма на действие номер 3, "Как да решим регресионно уравнение в Excel», ще се инсталира в прозореца, който се появява регресия следните опции: Input интервал на Y ($ B $ 1: $ B $ 214) (Фигура 3.2.); ИНТЕРВАЛ INPUT X ($ C $ 1: $ D $ 214); НАДЕЖДНОСТ LEVEL (99); OUTPUT ВРЕМЕТО ($ L $ 2).
пълната версия на книгата
Свързани статии