Повна версія

Головна arrow Економіка arrow Економетрика

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

ПРОЦЕДУРА ДАРБИНА

Ідея процедури полягає в перекладі коефіцієнта кореляції р в число параметрів рівняння регресії з тим, щоб потім оцінити його поряд з іншими параметрами моделі за допомогою МНК. Обмежимося розглядом рівняння парної регресії. Отримані результати легко поширюються і на модель множинної лінійної регресії. Для цього пропонується перенести в праву частину другий доданок з лівої частини моделі (7.32) і розкрити дужки.

(7.39)

Особливості моделі (7.39) полягають в наступному. По-перше, серед регресорів виявилася лаговой ендогенна змінна; по-друге, за допомогою МНК будуть оцінені значення , безпосередньо р і твір

Оцінки параметрів вихідної моделі обчислюються через перераховані величини.

Приклад. Знову повернемося до оцінки моделі (7.36) але даними табл. 7.12. На підставі даних формується вихідна інформація для оцінки моделі (7.39) - табл. 7.14.

Таблиця 7.14

Дані для побудови моделі

№ п / п

1

0,548

2,158

2

0,663

0,548

1,573

2,158

3

1,115

0,663

0,982

1,573

4

1,428

1,115

0,982

0,982

5

0,924

1,428

0,948

0,982

6

0,536

0,924

2,088

0,948

7

0,668

0,536

2,178

2,088

8

0,944

0,668

1,712

2,178

9

1,621

0,944

1,054

1,712

10

1,033

1,621

1,666

1,054

11

1,488

1,033

1,197

1,666

12

1,16

1,488

1,694

1,197

13

0,802

1,16

1,917

1,694

14

0,723

0,802

2,11

1,917

15

1,203

0,723

1,235

2,11

16

0,751

1,203

2,054

1,235

17

1,147

0,751

1,552

2,054

18

0,652

1,147

2,008

1,552

19

0,815

0,652

1,826

2,008

20

1,821

0,815

0,971

1,826

21

0,728

1,821

2,146

0,971

22

2,127

0,728

0,956

2,146

23

1,012

2,127

1,833

0,956

24

1,808

1,012

0,993

1,833

Оцінена модель (7.39) набирає вигляду:

Оцінка параметрів моделі і її властивості представлені в табл. 7.15.

Таблиця 7.15

Оцінка параметрів моделі і її властивості

DW

ESS

1

0,437487

1,174001

2,0870657

-0,79144

2,092472

1,101327

З даних таблиць (7.12, 7.13, 7.14) видно, що оцінки параметрів моделі мають близькі значення і у всіх випадках вдається позбутися від автокореляції випадкових збурень.

 
<<   ЗМІСТ   >>