Test mnożnika Lagrange'a autokorelacji składnika losowego jakim posługuje się na ekonometria
Jest to jeden z przykładów, które mogę Ci pomóc przy zaliczeniu.
Podczas stosowania testu Durbina -Watsona zdarzają się przypadki, w których test nie rozstrzyga o istnieniu bądź braku autokorelacji składnika losowego.
Test mnożnika Lagrange' jest tej niedogodności pozbawiony.
Szacuję parametry modelu KMNK - wykorzystam wbudowaną w Excela funkcję "regresja" zawartą w Analizie danych::
PODSUMOWANIE - WYJŚCIE
Statystyki regresji
Wielokrotność R 0,4548291
R kwadrat 0,20686951
Dopasowany R kwadrat 0,111693852
Błąd standardowy 3639,320453
Obserwacje 29
ANALIZA WARIANCJI
df SS MS F Istotność F
Regresja 3 86363939,87 28787980 2,173555 0,116277
Resztkowy 25 331116333,9 13244653
Razem 28 417480273,8
Współczynniki Błąd standardowy t Stat Wartość-p Dolne 95% Górne 95%
Przecięcie 3870,808942 14130,00584 0,273942 0,78638 -25230,5 32972,08
Zmienna X 1 -1,883533623 7,831654179 -0,2405 0,811902 -18,0131 14,24605
Zmienna X 2 0,149543689 13,0938316 0,011421 0,990978 -26,8177 27,11678
Zmienna et-1 -0,491284773 0,19263955 -2,55028 0,01727 -0,88803 -0,09454
Z powyższego wyniku interesuje mnie tylko współczynnik determinacji niezbędny do przeprowadzenia testu mnożnika Lagrange'a.
Stawiam hipotezę:
Teoria testu mówi, że statystyka (n-1)R2 ma rozkład chi kwadrat z jednym stopniem swobody.
Wartość krytyczną testu przy poziomie istotności alfa=0,05 i 1 stopniu swobody oznaczamy:
Jeśli :to hipotezę Ho odrzucamy na korzyść hipotezy alternatywnej.
Obliczam:
5,99921
Odczytuję z tablic:3,8414
Ponieważhipotezę Ho odrzucam i stwierdzam występowanie autokorelacji składnika losowego.
Jest to jeden z przykładów, które mogę Ci pomóc przy zaliczeniu.
Podczas stosowania testu Durbina -Watsona zdarzają się przypadki, w których test nie rozstrzyga o istnieniu bądź braku autokorelacji składnika losowego.
Test mnożnika Lagrange' jest tej niedogodności pozbawiony.
Szacuję parametry modelu KMNK - wykorzystam wbudowaną w Excela funkcję "regresja" zawartą w Analizie danych::
PODSUMOWANIE - WYJŚCIE
Statystyki regresji
Wielokrotność R 0,4548291
R kwadrat 0,20686951
Dopasowany R kwadrat 0,111693852
Błąd standardowy 3639,320453
Obserwacje 29
ANALIZA WARIANCJI
df SS MS F Istotność F
Regresja 3 86363939,87 28787980 2,173555 0,116277
Resztkowy 25 331116333,9 13244653
Razem 28 417480273,8
Współczynniki Błąd standardowy t Stat Wartość-p Dolne 95% Górne 95%
Przecięcie 3870,808942 14130,00584 0,273942 0,78638 -25230,5 32972,08
Zmienna X 1 -1,883533623 7,831654179 -0,2405 0,811902 -18,0131 14,24605
Zmienna X 2 0,149543689 13,0938316 0,011421 0,990978 -26,8177 27,11678
Zmienna et-1 -0,491284773 0,19263955 -2,55028 0,01727 -0,88803 -0,09454
Z powyższego wyniku interesuje mnie tylko współczynnik determinacji niezbędny do przeprowadzenia testu mnożnika Lagrange'a.
Stawiam hipotezę:
Teoria testu mówi, że statystyka (n-1)R2 ma rozkład chi kwadrat z jednym stopniem swobody.
Wartość krytyczną testu przy poziomie istotności alfa=0,05 i 1 stopniu swobody oznaczamy:
Jeśli :to hipotezę Ho odrzucamy na korzyść hipotezy alternatywnej.
Obliczam:
5,99921
Odczytuję z tablic:3,8414
Ponieważhipotezę Ho odrzucam i stwierdzam występowanie autokorelacji składnika losowego.
Licencja: Creative Commons
