Photo045

Stwierdza się, że statystyka DW znajduje się w obszarze niekonkluzywności, za pomocą tego testu nie można rozstrzygnąć hipotez. Należy posłużyć testem alternatywnym.

Tablica 5.21

0

Źródło: Opracowanie własne.

Badanie autokorelacji m rzędu składnika losowego w programie Gretl. Test PACF przy założeniu m = 1 weryfikuje założenie o braku autokorelacji I rzędu składnika losowego. Współczynnik autokorelacji cząstkowej I rzędu p, odczytywany jest z okna wyników analizy KMNK (tablica 5.14) i wynosi: p, =0,184196.

Następnie porównuje się go z wartością , gdzie z_a stanowi wartość krytyczną

standaryzowanego rozkładu normalnego, N - liczebność próby, przy ustalonym poziomie istotności a = 0,05. Jeżeli |p,|>-^=, wówczas odrzuca się hipotezę

■Jn

zerową H₀ na rzecz hipotezy alternatywnej. Stwierdza się występowanie autokorelacji I rzędu składnika losowego. Jeżeli |pj| < —7==. wówczas nie ma

y/N

podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej H₀, zatem brak jest autokorelacji I rzędu składnika losowego (patrz też tablice 9.16-9.19).

Iest LM mnożnika Lagrange’a oraz test Q Ljunga-Boxa. Hipotezy zerowa i alternatywna mają postać:

^ho-9\ =-. = p_m =0

H\ : P| ^ —    ^0 procedura testująca w programie Gm/ obu testów została przedstawiona _w tablicy 5.22. Testy na autokorelację są dostępne z okna analizy KMNK. Wybrany rząd autokorelacji wynosi 1, ponieważ przedmiotem badania jest m = 1.

Tablica 5.22

V v'[

model 2

Wykrery panomodeb

Kodel 2: ZsienriŁi

Z*

•c

Średni Odchyl Susa Błąd s Bsp. d Skoryg Statys Statys

Mt pomytych 7m«myth Wt dodanych imwrrry^ tost (urny w*c«ya>nnfcdw Mt Inowych r**yy*xji

te*tr«lnio*oio

«st n»m»owoic« (togarytm,

tmt łp*cy<kacj» Ramsay* R

tost ►*»ro6iató«t,c:ros;: tost ncrmahoSci roAładu rt tost wpływowych obwrwac Mt yrtpółinlowotel V1F Mt itatohoSci Chowa

ts 3>C*onelK}i

ę eretl: te*t mnożnika Latraneea (LM) na autokorelację

23 & *5 0 ^x

Test Breuscha-Godfreya na autokorelacja rzędu pierwszego Estymacja KMNK z wykorzystanie* 27 obserwacji 1975-2001 Zaienna zależna: uhat

Zaienna

const

XI

X2

uhat 1

współczynnik

0/131504 -0# 0491717 -0,00268985 0,187871

Błąd stand. statystyka t wartość p

0,927670

0,480729

0,0526831

0,220533

0,142

-0,102

-0,051

0,852

0,88851

0,91942

0,95972

0,40306

wsp. deterainacji R-kwadrat - 0,0311488

Mt afektu ARCM Mt *tab hnfci CUSi-M

.-7TT>(iT<'ł

"cyno H-JLU uutrrr

V treli: autokorelacja		£}
cpó*n«nu	OUMŁj: ff #***;! |	"Tl i J?
<£to

Statystyka testu: LMF - 0,739455, z wartością p - P<F(l,23ł > 0,739455) - 0,399

Alternatywna statystyka: TR^A2 » 0,841017, z wartością p ■ P(Chi-kwadrat(1) > 0,841017) * 0,359

Ljung-Box Q’ « 0,947095 z wartością p « P(Chi-kwadrat(1) > 0,947095) - 0,33

ZarrinlJ

Źródło: Opracowanie własne.

Tablica 5.22 przedstawia wyniki testu LM oraz testu Q dla oszacowanego modelu przedstawionego w tablicy 5.14, wartości statystyk danych odpowiednio wzorami (4.20) oraz (4.21) przyjmują wartości:

LM =0,841017,    _Plm =0,359,

Q = 0,947095,    p_e=0,33.

W kolejnym kroku weryfikacji należy odczytać wartość krytyczną testu X²a(m)

z tablic rozkładu testu chi-kwadrat, posługując się poleceniami w pasku narzędzi okna głównego:

-    [Narzędzia],

-    [Tablice statystyczne],

- [chi-kwadrat]    (liczbę stopni swobody ,4f\ w badanym przykładzie: 1). Tablica 5.23 zawiera wartości dla jednostronnego testu chi-kwadrat przy różnych poziomach istotności a.