Лекция жоспары: Кездейсоқ құрылымдардың автокорелляциясын жою. Кездейсоқ құрылымдардың автокорелляциясын жою



жүктеу 30.38 Kb.
Дата10.05.2019
өлшемі30.38 Kb.
түріЛекция

15 дәріс. Автокорелляцияны жою.

Лекция жоспары:

1. Кездейсоқ құрылымдардың автокорелляциясын жою.

1.Кездейсоқ құрылымдардың автокорелляциясын жою.

Көбінесе оң автокорелляция модельде ескерілмеген кейбір факторлардың бағытталған тұрақты әсерінен болады. Автокорелляция мәнін келесі мысалмен түсіндірейік. Салқындатқыш сусындардың у сұранымы х ай сайынды кіріс деректеріне байланысты қарастырылсын делік. Бірақ қарастырылудың фактілік нүктелері тренділік сызықты әдетте жаз аралығында асып түссе, қыс аралығында төмен болады (1-сурет).

Осындай көрініс іскерлік кезіндегі циклдарды ескерілген макроэкономика анализде орын табады.

у у




0 х 0 х
1-сурет 2-сурет

Теріс автокорелляцияның фактілік мәні мынада: оң ауытқудан кейін теріс және керісінше ауысып отырады. Осындай мүмкін болатын шашылу нүктелерінің схемасы 2-суретте көрсетілген. Осы жағдай, мысалы, салқындатқыш сусындар мен табыс арасындағы тәуелділікті мезгіл деректерімен (қыс-жаз) қарастырылса орын алады.

Автокорелляцияның пайда болуының негізгі себептерінің ішінде спецификацияның қателіктерін, экономикалық көрсеткіштердің өзгеру инерциясын, шылау эффектісі, деректерді түзетуді бөліп қарастыруға болады.



Спецификация қателіктері. Модельдегі кез келген түсіндірілетін айнымалының жетіспеушілігі немесе тәуелділіктің дұрыс емес формасы әдетте бақылау нүктелерінің регрессия сызықтарынан системалық ауытқуларға әкеледі, осыны автокорелляцияның шартымен түсіндіруге болады.

Инерция. Экономикалық көрсеткіштердің (мысалға, инфляция, жұмыссыздық, ЖҰӨ және т.б.) көбісі анықталған циклдікке ие, ол толқындық активті іскерлікпен байланысты. Шынында, экономикалық өсу жұмыскерліктің өсуіне, инфляцияның азаюына, ЖҰӨ-нің өсуіне және т.б.-ға алып келеді. Бұл өсу нарық коньюнктуралары мен экономикалық мінездемелердің қатары өсудің бәсеңдеуіне әкелмейді, содан қарастырылып отырған көрсеткіштердің тоқтау мен артқа бағытталуына әсер етеді. Кез келген жағдайда бұл трансформация лезде жүрмейді, ол белгілі бір инерттілікке ие болады.

Шылау эффектісі. Көптеген өндірістік және басқа сфераларда экономикалық көрсеткіштер экономикалық шарттардың кешігуімен өзгеруіне сезіну (уақыттық кідіріспен). Мысалға, ауылшаруашылық өнімінің ұсынымы құнның өзгеруі кешігумен реакцияға түседі (өнім пісу кезеңіне тең). Ауылшаруашылық өнімнің үлкен құны өткен жылда оның осы жылғы қайта өндірілуіне әкеледі, сондықтан, оның құны түседі және тағы басқалар.

Деректерді түзету. Көбінесе кейбір созылмалы уақыт аралығындағы деректерді орташаландыру оның ішкі аралықтар құраушылардың деректері бойынша жүреді. Бұл белгілі бір тербелісті түзетуге әкелуі мүмкін. Олар қарастырылып отырған кезең ішінде болуы керек және өзінің кезегінде автокорелляцияға жол береді. Анықталған көрсеткіштерде автокорелляция салдары гетероскедастикалылық салдарына ұқсас. Оның ішінде ең кіші квадраттар әдісін (ЕККӘ) қолдану кезінде көбінесе келесілер бөлініп көрсетіледі.

  1. Сызықты және араласпаған параметр бағалануы эффектілі емес бола бастайды. Сондықтан, олар сызықтық араласпаған бағалауларға ие болмай қалады (blue-бағалаулар).

  2. Бағалаулар дисперсиясы ығысқан болып келеді. Көбінесе стандартты формулалармен анықталатын дисперсиялар төмендетілген болады. Ол t-статистикаларының өсуіне ықпал болады. Бұл статистикалық мағынаға ие түсіндірмелі айнымалыларды, егер олар шынында ондай болмаса да, мойындауға әкелуі мүмкін.

  3. Регрессиялар дисперсиясының бағалануы:

.

-тың шындық мағынасын бағалаудың, көп жағдайларда оны төмендету арқылы ығысқан түрі болады.

  1. Жоғарыда айтылғандар бойынша t және F-статистикалары жөніндегі шешімдер (регрессия коэффициенттері және детерминация коэффициентінің мағынасын анықтау) дұрыс болмай шығуы мүмкін. Осының әсерінен модельдің болжамдар сапасы нашарлайды:

  1. Автокорелляцияға жауапты факторларды анықтау және оны регрессия теңдеуіне қосу. Бірақ бұл мүмкін емес.

  2. 1-ші ретті авторегрессиялық процесінде, автокорелляция кезінде, S өлшемін білсек, автокорелляцияны толық жоюға болатын еді.


Достарыңызбен бөлісу:


©kzref.org 2017
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет