Bir zaman serisi regresyon analizinde Durbin-Watson istatistiği sıfıra çok yakın () bulunmuş ve hata terimleri arasında tam pozitif otokorelasyon () olduğu varsayılmıştır. Bu durumda, otokorelasyon problemini gidermek amacıyla modele uygulanması gereken en uygun dönüşüm yöntemi aşağıdakilerden hangisidir?
- Birinci Farklar YöntemiCevap
- BCochrane-Orcutt Yöntemi
- CWhite Genel Testi
- DDurbin-Watson d Testi
- EGoldfeld-Quandt Testi
Cevap
Birinci Farklar Yöntemi, varsayımı altında değişkenlerin cari değerlerinden bir önceki dönem değerlerinin çıkarılmasıyla uygulanan dönüşüm yöntemidir.
Durbin-Watson istatistiğinin 0 olması tam pozitif otokorelasyona () işaret eder. Genelleştirilmiş fark denkleminde yerine 1 koyulduğunda model, değişkenlerin birinci farklarının ( ve ) kullanıldığı 'Birinci Farklar Yöntemi'ne dönüşür.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Otokorelasyon Giderme Yöntemleri (Birinci Farklar)
Daha Fazla Pratik
Negatif otokorelasyon () durumunda hangi fark dönüşümünün (ikinci farklar veya toplamlar) uygulanabileceğini inceleyiniz.
Tahmini Süre:1m 30s