45. Критерий Дарбина-Уотсона

Сам алгоритм выявления автокорреляции остатков на основе критерия Дарбина — Уотсона таков:

1) выдвигается гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков;

2) альтернативные гипотезы состоят в наличии положительной или отрицательной автокорреляции в остатках;

3) затем по специальным таблицам определяются критические значения критерия Дарбина — Уотсона для заданного числа наблюдений, числа независимых переменных модели и уровня значимости;

4) по этим значениям числовой промежуток разбивают на пять отрезков.

Два из этих отрезков образуют зону неопределенности. Три других отрезка соответственно показывают, что нет оснований отклонять гипотезу об отсутствии автокорреляции, есть положительная автокорреляция, есть отрицательная автокорреляция. При попадании в зону неопределенности практически считают, что имеется автокорреляция остатков, и поэтому отклоняют гипотезу о ее отсутствии.

Вообще говоря, сами модели временных рядов уже выражают некоторую зависимость от времени, или динамику. Именно поэтому их еще и называют рядами динамики. Но в эконометрике особо выделяют класс динамических моделей. В него попадают модели, в которых в данный момент времени t учитываются значения входящих переменных, относящихся как к текущему, так и предыдущим моментам времени. Другими словами, она отражает динамику самих исследуемых переменных в каждый момент времени.

Все динамические эконометрические модели делятся на два главных типа. К моделям первого типа относят модели авторегрессии и модели с распределенным лагом, в которых значения переменной за прошлые периоды времени (лаговые переменные) непосредственно включены в модель.

Что касается моделей второго типа, то они учитывают динамическую информацию в неявном виде. В такие модели включены переменные, характеризующие ожидаемый или желаемый уровень результата либо одного из факторов в момент времени t. Сам этот уровень считается неизвестным и определяется экономическими единицами с учетом информации, которой они располагают в момент (t - 1).

При разработке экономической политики требуется знать, какое воздействие окажут значения управляемых переменных текущего периода на будущие значения экономических показателей. Например, как повлияют инвестиции в промышленность на валовую добавленную стоимость этой отрасли экономики в течение будущих периодов? Или как может измениться объем ВВП, произведенного в период (t + 1), под воздействием увеличения денежной массы в период t?

Для решения подобных задач используют эконометрические модели, включающие не только текущие, но и лаговые значения факторных переменных. Такие модели и называются моделями с распределенным лагом. Более того, на величину зависимой (результативной) переменной текущего периода могут оказывать влияние не только лаговые значения факторных переменных. На нее могут влиять и ее собственные значения в прошлые моменты или периоды времени. Например, потребление в текущий момент времени t формируется под воздействием дохода текущего и предыдущего периодов, а также объема потребления прошлых периодов. Тогда используются модели регрессии, которые содержат в качестве факторов лаговые значения самой зависимой переменной. Они называются моделями авторегрессии