1. Ошибки спецификации – к примеру, если спецификация модели – линейная функция, а фактическая зависимость лучше описывается логарифмической или показательной функцией, возникает автокорреляция.
2. Инерционность экономических законов. Зачастую внешние по отношению к системе факторы воздействуют не моментно, а достаточно протяженно во времени. Экономическая система как бы адаптируется к внешним воздействиям, и после их исчезновения «по привычке» функционирует так, как будто это воздействие еще имеет место.
3. Временные лаги в равновесных моделях. Имеется в виду так называемый эффект паутины, когда равновесие устанавливается не сразу, а каждое следующее состояние изменяется как бы по спирали – последовательно отклоняясь от равновесного значения в разные стороны. В этом случае имеют дело с отрицательной автокорреляцией.
4. Сглаживание данных. Использование специальных статистических приемов для обработки исходных данных позволяет получить более удобный для анализа набор усредненных данных (к примеру, метод скользящего среднего). Однако в этом случае возникает взаимозависимость между соседними значениями, и как следствие, инерционность данных. В таком случае обнаруживаемая автокорреляция будет положительной.
Рассмотрим классификацию автокорреляции (рис .6.3).
В зависимости от причин, вызывающих автокорреляцию, различают чистую и ложную автокорреляцию: чистая автокорреляция появляется как следствие зависимости случайного члена от прошлых значений (причины 2-4), а ложная – неверной спецификацией модели (причина 1).
В зависимости от того, между какими случайными отклонениями наблюдается взаимосвязь, различают порядки автокорреляции. Наиболее распространена автокорреляция первого порядка – автокорреляция между соседними случайными отклонениями. Вообще под автокорреляцией i-го порядка понимают зависимость между et и et-i. В дальнейшем мы будем говорить об автокорреляции первого порядка. Однако возможна и автокорреляция более высоких порядков. В частности, когда рассматриваются поквартальные данные с ярко выраженной сезонной составляющей, то, скорее всего, будет иметь место положительная автокорреляция четвертого порядка.
Рис. 6.3 Классификация автокорреляции
По характеру взаимозависимости случайных остатков
различают два вида автокорреляции – положительную и отрицательную.
При положительной автокорреляции для каждого наблюдения высока
вероятность того, что 
будет того же знака, что и 
. При отрицательной автокорреляции для
большинства соседних отклонений знаки и не совпадают. Графически положительная и
отрицательная автокорреляция выглядят следующим образом (рис. 6.4):
Рис. 6.4 Положительная (слева) и отрицательная (справа) автокорреляция
Рассмотрим причины возникновения, последствия, а также методы обнаружения и устранения автокорреляции (рис. 6.5).
Рис. 6.5 Причины возникновения, последствия, методы обнаружения и устранения автокорреляции
Последствия автокорреляции:
1. Оценки неизвестных параметров неэффективны (однако остаются несмещенными).
2. Расчетные значения дисперсий оценок неизвестных параметров оказываются заниженными, что может привести к признанию статистической значимости незначимых в действительности параметров.
3. Ухудшаются прогнозные качества модели.
Методы обнаружения автокорреляции:
I. Графический метод. Достаточно просто автокорреляцию можно обнаружить, анализируя графики остатков. Выделяют два вида таких графиков: первый показывает зависимость от фактора времени произведения соседних значений случайных отклонений (рис. 6.6), второй – взаимосвязь между соседними отклонениями (рис. 6.7).
Рис. 6.6 Обнаружение автокорреляции графическим
методом
(анализ динамики произведения остатков):
a) положительная автокорреляция; b) отрицательная
автокорреляция; с) смешанная автокорреляция; d) автокорреляция
отсутствует
Рис. 6.7 Обнаружение автокорреляции графическим
методом
(анализ корреляционного поля соседних остатков)
a) положительная автокорреляция; b) отрицательная
автокорреляция
c) отсутствие автокорреляции
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.