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Corso di Econometria

Aspetti introduttivi

Richiami di Statistica

Il processo di inferenza statistica

La derivazione dello stimatore OLS

Le proprietà dello stimatore OLS

Le proprietà asintotiche

Il modello multivariato

La violazione delle assunzioni classiche

Le procedure GLS di trasformazione

L' autocorrelazione: definizione

L' autocorrelazione: diagnosi

L' autocorrelazione: rimedi

L'eteroschedasticità

La logica dietro la dignostica di routine

Violazioni delle ipotesi di indipendenza 1

Violazioni delle ipotesi di indipendenza 2

Le dummies

Non stazionarietà delle serie temporali

Test formali di diagnosi di UR

Cointegrazione tra variabili integrate dello stesso ordine

Corso di Econometria

L' autocorrelazione: diagnosi

DIAGNOSI

- Abbiamo già stabilito che I coefficienti sono unbiased;

- Possiamo utilizzare gli errori osservati per diagnosticare la presenza di autocorrelazione;

- Test:

° DW

° LM (ne abbiamo già parlato)

- In ambedue I casi si studia la relazione tra residui e valori ritardati dei residui stessi (tuttavia il test LM è più generale)

IL TEST DW

Come è costruito? Si parta considerando che:

Si sviluppi ora il numeratore:

- DW è uguale a 2 meno due volte la correlazione fra e t e e t-1

- DW è stato prefigurato per diagnosticare autocorrelazione del 1° ordine, ma è ora utilizzato come un test generale di specificazione del modello;

- Regola decisionale: quando c'è autocorrelazione??

- La statistica DW ha una distribuzione conosciuta (con bande di incertezza che dipendono dalla numerosità campionaria

- La statistica DW è distribuita simmetricamente attorno a 2

- Valori superiori a 2 indicano autocorrelazione negativa;

- Valori inferiori a 2 indicano autocorrelazione positiva;

- Eviews calcola il valore (proveremo a farlo anche manualmente).

NB: il test DW non è valido quando è presente una variabile dipendente ritardata

Si può usare il Durbin-h (si distribuisce secondo una normale)

dove è la varianza del beta stimato sulla variabile ritardata

Prof. Paolo Mattana

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