Metoda Cochrane'a -Orcutta

Metoda Cochrane'a -Orcutta można powiedzieć, że jest wersją UMNK (uogólnionej metody najmniejszych kwadratów)

a stosowana bywa przy wystąpieniu autokorelacji pierwszego rzędu.

Transformujemy pierwotne dane i szacujemy model od nowa w oczekiwaniu, iż niepożądane zjawisko autokorelacji zniknie.

Po oszacowaniu KMNK obliczamy współczynnik autokorelacji i stwierdzeniu np..testem

DW, iż autokorelacja występuje przekształcimy dane wejściowe w sposób następujący:

Dla pierwszej obserwacji czyli i=1:

Dla następnych obserwacji czyli i=2,3,4....n

ponownie po transformacji szacujemy parametry MNK i weryfikujemy hipotezę o autokorelacji np..metodą Durbina Watsona lub test mnożnika Lagrange'a.

Autokorelacji składnika losowego powinniśmy się pozbyć, a w przeciwnym wypadku powtarzamy czynności do skutku.

 

opracował:
red. Marian


Wszelkie publikacje prezentowane tutaj są chronione prawami autorskimi.
Kopiowanie zabronione zgodnie z Ustawą z dnia 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim
i prawach pokrewnych
All right reserved © 2006 www.ekonometria.com

ekonometria