Что такое автокорреляционная функция и как ее анализировать

Автокорреляция (последовательная корреляция)– это корреляция между наблюдаемыми показателями во времени (временные ряды) или в пространстве (перекрестные данные)  Автокорреляция – зависимость случайных остатков модели от своих предыдущих значений, нарушается предпосылка Гаусса-Маркова  Автокорреляция обычно встречается в

регрессионном анализе при использовании данных временных рядов Чистая автокорреляция – вызывается зависимостью случайной компоненты от предыдущих значений (автокорреляция

первого порядка, автокорреляция высших порядков)

 Ложная автокорреляция – вызывается неправильной спецификацией модели. Для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции H0: =0 используют

критерий Дарбина-Уотсона:

где регрессионные

остатки модели, оцененной МНК. При отсутствии автокорреляции

значение критерия приблизительно равно 2. Тест обнаруживает автокорреляцию только первого порядка В модели должен присутствовать свободный член  Данные должны иметь одинаковую периодичность (не должно быть пропусков в данных) Тест не применим к регрессионным моделямс лаговыми переменными. Определение параметра

автокорреляции.На основе статистики Дарбина-Уотсона:

 Метод Кохрана-Оркатта

 Метод Хилдрета-Лу

 Метод первых разностей