Автокорреляция

В данной работе при построении динамических моделей также было проведено предварительное исследование многомерного временного ряда, вычислены коэффициенты взаимной корреляции и автокорреляции, коэффициенты парной корреляции и т. д.  [c.59]


Проверка показателя и факторов на автокорреляцию установила, что все включенные в анализ переменные имели высокий (надежный) коэффициент автокорреляции ( + г > г табл = 0,299, — г > г табл = 0,399 при а = 5 % и /V= 20) [41]. Однако известно, что фактор времени, введенный в модель, снимает автокорреляцию (основанием к такому утверждению являются теоремы Фриша и Роу [41]), поэтому для получения динамических моделей нами использовались и простейшие формы связи типа (23), (24).  [c.59]

Иногда при построении уравнений множественной регрессии по временным рядам автокорреляция возникает в отклонениях фактических значений зависимой переменной от расчетных, выравненных по уравнению регрессии.  [c.70]

Наличие автокорреляции в остаточных величинах в основном можно объяснить следующими причинами.  [c.70]

По-видимому, уравнение регрессии недоучитывает влияние какого-либо важного фактора. При этом изменение остаточных величин будет характеризовать изменение тенденции развития неучтенного фактора. С другой стороны, остаточные величины учитывают совокупное влияние на изучаемый показатель факторов, действие каждого из которых в отдельности незначительно. При совпадении характера и направления их действия в остаточных величинах может наблюдаться значительная автокорреляция.  [c.70]


Большое влияние на возникновение автокорреляции оказывает неправильный выбор формы связи.  [c.70]

Следовательно, прежде чем делать окончательные выводы относительно построенного уравнения регрессии, необходимо проверить автокорреляцию остаточных величин.  [c.70]

Распространены следующие способы вычисления коэффициента автокорреляции.  [c.70]

Если полученное по одной из этих формул значение коэффициента автокорреляции окажется меньше табличного, то это свидетельствует об отсутствии во временном ряде существенной автокорреляции.  [c.71]

Существует ряд способов исключения или уменьшения автокорреляции во временных рядах. Наиболее очевидным является исключение тренда из временного ряда и переход к случайной компоненте (et).  [c.71]

Для устранения автокорреляции можно использовать и другой прием, основанный на включении времени в уравнение множественной регрессии в качестве аргумента. Множественная регрессия с отклонениями от линейных тенденций точно эквивалентна прямому введению времени в управление регрессии. Это свойство впервые заметили Фриш и Boy [92].  [c.71]

Однако включение времени в качестве аргумента в уравнение множественной регрессии приведет к устранению автокорреляции только при условии, что все рассматриваемые временные ряды имеют одинаковую тенденцию развития.  [c.71]

Как указано выше, корреляционно-регрессионный анализ основан па случайной выборке. Если со случайными величинами рассматриваются какие-либо неслучайные компоненты, применение корреляционного анализа неправомерно для выявления связей 1. Поэтому соблюдение основной предпосылки применения корреляционно-регрессионного анализа в динамическом ряду требует исключения автокорреляции, что создает беспорядочность, случайность колеблющегося ряда чисел.  [c.72]


Автокорреляция по остаточной регрессии временного ряда по способу Неймана равна (0,5415)  [c.77]

Корреляционный анализ необходим для выявления корреляций и их лагов или задержек, их периодичности. Связь в одном процессе —- это автокорреляция, а связь между двумя процессами — это кросс-корреляция. Высокий уровень корреляции может служить указанием на наличие причинно-следственных связей внутри одного процесса или между двумя процессами, а величина лага показывает отсрочку во времени передачи взаимодействия.  [c.103]

Целью статистического анализа циклических колебаний процентных ставок являются исследование длины циклов (продолжительность периода времени между двумя смежными пиками), их амплитуда, период запаздывания, автокорреляции в остатках ряда и другие параметры.  [c.615]

Автокорреляция в динамических рядах валютных курсов. Уровень валютного курса формируется под воздействием множества факторов, в том числе в значительной степени его величины в предыдущий момент времени. Это значит, что рассматриваемым временным рядам свойственна автокорреляция, поэтому ее оценка — необходимый элемент правильного статистического анализа.  [c.666]

Рекомендуется исчислять ряд коэффициентов автокорреляции в зависимости от временного лага (напомним, что коэффициент автокорреляции исчисляется между двумя векторами данных, один из которых — исходный динамический ряд, а другой — такой же, но сдвинутый на 1,2, 3 и т.д. моментов наблюдения). Формула коэффициента автокорреляции  [c.666]

Рассмотрим коэффициенты автокорреляции валютного курса рубля к доллару США  [c.667]

При моделировании и оценке тесноты связи приходится учитывать тот факт, что анализ ведется на основе динамических рядов. Об относительно высокой автокорреляции временных рядов валютного курса сказано выше.  [c.670]

Приведем рассчитанные нами значения коэффициента автокорреляции для упомянутых факторов (лаг = 1—3 мес.) ВВП 0,86 —0,52  [c.670]

Они также высоки, поэтому необходимо анализировать остаточные уровни рядов динамики, не подверженные автокорреляции.  [c.671]

Коэффициент корреляции остатков (уф - у,) и (хф - х,) равен гв к/ М2=0,64 в отличие от 0,84 по исходным данным. Итак, автокорреляция завысила тесноту связи.  [c.671]

Проверьте на автокорреляцию два динамических ряда и установите между ними взаимосвязь по следующим данным  [c.684]

Другой метод анализа типа колеблемости и поиска длины цикла основан на вычислении коэффициентов автокорреляции отклонений от тренда.  [c.343]

Автокорреляция - это корреляция между уровнями ряда или отклонениями от тренда, взятыми со сдвигом во времени на 1 период (год), на 2, на 3 и т. д., поэтому говорят о коэффициентах автокорреляции разных порядков первого, второго и т. д. Рассмотрим сначала коэффициент автокорреляции отклонений от тренда первого порядка.  [c.343]

Одна из основных формул для расчета коэффициента автокорреляции отклонений от тренда имеет вид  [c.343]

Определяется интервал сглаживания, т.е. число входящих в него уровней т (т<п), используя правило если необходимо сгладить мелкие, беспорядочные колебания, то интервал сглаживания берут по возможности большим и, наоборот, интервал сглаживания уменьшают, когда нужно сохранить более мелкие волны и освободиться от периодически повторяющихся колебаний, возникающих, например, из-за автокорреляции уровней.  [c.79]

В значительной части рядов динамики экономических процессов между уровнями, особенно близко расположенными, существует взаимосвязь. Ее удобно представить в виде корреляционной зависимости между рядами у,, у2, y3v, У и этим же рядом, сдвинутым относительно первоначального положения на h моментов времени У1+Л, у2+/,, УЗ+AV, У +/,. Временное смещение называется сдвигом, а само явление взаимосвязи — автокорреляцией.  [c.84]

Автокорреляционная зависимость особенно существенна между соседними уровнями ряда динамики. Поскольку классические методы математической статистики применимы лишь в случае независимости отдельных членов ряда друг от друга, то при анализе взаимосвязанных рядов динамики важно установить наличие и степень их автокорреляции.  [c.84]

Различаются два вида автокорреляции  [c.84]

Автокорреляцию измеряют при помощи нециклического коэффициента автокорреляции, который может рассчитываться не только между соседними уровнями, т.е. сдвинутыми на один период, но и между сдвинутыми на любое число единиц времени (I). Этот сдвиг, именуемый временным лагом, определяет и порядок коэффициентов автокорреляции. Различают коэффициенты автокорреляции первого порядка (при L- 1), второго порядка (при L = 2) и т.д. Однако наибольший интерес для исследования представляет вычисление нециклического коэффициента первого порядка, так как наиболее  [c.84]

Тогда формулу коэффициента автокорреляции можно записать следующим образом  [c.85]

Прежде чем приступить к выбору формы связи динамической модели, необходимо провести ряд исследований многомерного временного ряда. Надо выяснить возможные явления мультиколлениарности и автокорреляции и исключить их. Необходимо определить временной сдвиг между показателем и факторами. Ответы на эти вопросы можно найти в работах [22, 45, 47].  [c.59]

Модель (11) более полная по сравнению с моделью (10). Прогнозы для составляющих k и wk могут быть получены по моделям (8) и (9). Уравнение автокорреляции для нахождения прогнозируемого значения соответствующей составляющей в принципе не отличается от формулы (9) при линейности вида функции fluf, Uo,. ..,uk), кроме того, что в  [c.226]

В изучении корреляции признаков, не связанных согласованным изменением во времени, каждый признак изменяется под влиянием многих причин, принимаемых за случайные. В рядах динамики к ним прибавляется изменение во времпш каждого ряда. Это изменение приводит к так называемой автокорреляции — влиянию изменений уровней предыдущих рядов на последующие. Поэтому корреляция между уровнями динамических рядов правильно показывает тесноту связи между явлениями, отражаемыми в рядах динамики, лишь в том случае, если в каждом из них отсутствует автокорреляция. Кроме того, автокорреляция приводит к искажению величины среднеквадратических ошибок коэффициентов регрессии, что затрудняет построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии, а также проверки их значимости.  [c.70]

Построение уравнения множественной регрессии уровня себестоимости добычи нефти и газа методом коррелирования уровня динамического ряда нельзя признать правильным. Это объясняется тем, что в динамическом ряду существует автокорреляция каждый последующий упорядоченный уровень динамического ряда зависит от предыдущего, т. е. они автокоррелируются во времени.  [c.72]

Для определения типа колебаний применяются графическое изображение, метод поворотных точек М. Кендэла, вычисление коэффициентов автокорреляции отклонений от тренда. Эти методы будут рассмотрены далее.  [c.340]

Теперь обратимся к рис. 9.2. При маятниковой колеблемости все произведения в числителе будут отрицательными величинами, и коэффициент автокорреляции первого порядка будет близок к -1. При долгопериодических циклах будут преобладать положительные произведения соседних отклонений, а смена знака происходит лишь дважды за цикл. Чем длиннее цикл, тем больше перевес положительных произведений в числителе, и коэффициент автокорреляции первого порядка ближе к +1. При случайно распределенной во времени колеблемости знаки отклонений чередуются хаотически, число положительных произведений близко к числу отрицательных, ввиду чего коэффициент автокорреляции близок к нулю. Полученное значение говорит о наличии как случайно распределенных во времени колебаний, так и циклических. Коэффициенты автокорреляции следующих порядков II = - 0,577 III = -0,611 IV = -0,095 V = +0,376 VI = +0,404 VII = +0,044. Следовательно, противофаза цикла ближе всего к 3 годам (наибольший отрицательный коэффициент при сдвиге на 3 года), а совпадающие фазы ближе к 6 годам, что и дает длину цикла колебаний. Эти максимальные по абсолютной величине коэффициенты не близки к единице. Это означает, что циклическая колеблемость смешана со значительной случайной колеблемостью. Таким образом, подробный автокорреляционный анализ в целом дал те же результаты, что и выводы по автокорреляции первого порядка.  [c.344]

Для суждения о наличии или отсутствии автокорреляции в исследуемом ряду фактическое значение коэффициентов автокорреляции сопоставляется с табличным (критическим) для 5%-ного или 1%-ного уровня значимости (вероятности допустить ошибку при принятии нулевой гипотезы о независимости уровней ряда).  [c.85]