Regresyon analizinde hata terimleri arasındaki otokorelasyonun (ardışık bağımlılık) tespiti ve bu sorunun giderilmesi için kullanılan yöntemlerle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?
- Breusch-Godfrey (LM) testi, Durbin-Watson testinden farklı olarak, modelde bağımlı değişkenin gecikmeli değerleri açıklayıcı değişken olarak yer aldığında da geçerli sonuçlar verir.Cevap
- BDurbin-Watson istatistiğinin hesaplanan değerinin (sıfır) noktasına yaklaşması, hata terimleri arasında güçlü bir negatif otokorelasyon olduğuna işaret eder.
- CKoşu (Runs) testi, hata terimlerinin varyansının gözlemler arasında değişkenlik gösterip göstermediğini (heteroskedastisite) ölçen parametrik bir testtir.
- DModelde otokorelasyonun bulunması, En Küçük Kareler (EKK) tahmincilerinin sapmasızlık (unbiasedness) özelliğini yitirmesine ve parametre tahminlerinin yanlı çıkmasına neden olur.
- ECochrane-Orcutt iteratif yöntemi, sadece otokorelasyon katsayısının () tam olarak değerine eşit olduğu bilindiği durumlarda uygulanan bir dönüşüm tekniğidir.
Cevap
Breusch-Godfrey (LM) testi, Durbin-Watson testinden farklı olarak, modelde bağımlı değişkenin gecikmeli değerleri açıklayıcı değişken olarak yer aldığında da geçerli sonuçlar verir.
Breusch-Godfrey (LM) testi, Durbin-Watson testinin en önemli kısıtlarını aşan bir testtir. Durbin-Watson testi sadece birinci dereceden otokorelasyonu () ölçebilir ve modelde bağımsız değişken olarak bağımlı değişkenin gecikmeli değerleri () varsa 'otokorelasyon yok' () sonucuna doğru yanlı bir eğilim gösterir. BG testi ise hem otoregresif modellerde çalışır hem de daha yüksek dereceli bağımlılıkları test edebilir.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Otokorelasyon Tespiti ve Testlerin Karşılaştırılması
Tahmini Süre:1m 30s