Autocorrelation là gì

Tương quan tiền chuỗi/Tự đối sánh (giờ đồng hồ Anh: Serial Correlation/Autocorrelation) là quan hệ giữa một biến hóa với phiên phiên bản trễ của chính nó trong những khoảng chừng thời hạn khác biệt.

Bạn đang xem: Autocorrelation là gì



Tương quan tiền chuỗi/Tự tương quan

Khái niệm

Tương quan tiền chuỗi/Tự tương quan trong giờ đồng hồ Anh là Serial Correlation/Autocorrelation.

Tương quan tiền chuỗi/Tự tương quan là quan hệ giữa một biến hóa cùng phiên bản trễ của nó trong các khoảng chừng thời hạn khác biệt.

Hậu quả của đối sánh tương quan chuỗi

Giống nhưphương thơm sai biến hóa, vấn đề chính gây ra bởi vì tương quan chuỗi vào hồi qui tuyến tính là việc dự tính ko đúng mực vềtiêu chuẩn">không đúng sốchuẩncủa hệ số hồi qui được tính toán thù vì chưng các phần mềm thống kê lại.

Nếu không tồn tại thay đổi tự do làm sao là giá trị trễ (lagged value) của biến chuyển nhờ vào (giá trị của trở nên phụ thuộc vào tự quy trình trước), thì những tmê say số dự tính đang nhất quán cùng không bắt buộc điều chỉnh các ảnh hưởng của đối sánh chuỗi.

Tuy nhiên, nếu như một trong những biến đổi chủ quyền là quý hiếm bị trễ của biến chuyển phụ thuộc, thì đối sánh chuỗi vẫn gây nên tính không nhất quán với dự tính quý hiếm chưa phù hợp lệ của các tđê mê số thực. Ví dụ: Lợi nhuận của tín phiếu ngân khố của mon trước là 1 trong những biến đổi độc lập trong quy mô hồi qui Fisher.

Kiểm tra tính tương quan chuỗi

Có vô số phương pháp bình chọn về đối sánh tương quan chuỗi trong mô hình hồi qui, nhưng mà giải pháp phổ cập tuyệt nhất là dựa trên những thống kê được cách tân và phát triển vị Durbin và Watson (1951):


*

Công thức của quy mô Durbin–Watson. Trong đó, εt là số dư (sai số) của quy trình tiến độ t trong quy mô hồi qui

Nếu phương không nên của không nên số không thay đổi theo thời hạn cùng những sai số cũng ko đối sánh chuỗi thì ta có công thức những thống kê Durbin–Watson đã xê dịch bởi 2:


*

Công thức

Nếu chủng loại không nhỏ, những thống kê của Durbin–Watson đang xấp xỉ bằng 2 x (1 - r), Trong số đó r là mối đối sánh thân sai số của một khoảng tầm thời gian với khoảng thời gian trước đó.

Xem thêm:

Phép tính sấp xỉ này rất có lợi bởi nó cho thấy thêm quý giá của các mức độ tương quan chuỗi. Thống kê Durbin–Watson có giá trị từ bỏ 0 (vào ngôi trường hợp đối sánh tương quan chuỗi của +1) mang lại 4 (trong trường hợp đối sánh tương quan chuỗi của −1):

- Nếu hồi qui không tồn tại tương quan chuỗi, thì không nên số sẽ không tương quan theo thời hạn cùng giá trị của những thống kê Durbin–Watson đã bởi 2 x (1 - 0) = 2.

- Nếu sai số tất cả đối sánh tương quan dương, thì thống kê Durbin–Watson sẽ nhỏ rộng 2. Ví dụ: Nếu đối sánh chuỗi của không đúng số là 1, thì giá trị của thống kê Durbin–Watson vẫn là 0.

- Nếu sai số bao gồm tương quan âm, thì thống kê lại Durbin–Watson đã to hơn 2. Ví dụ: Nếu đối sánh chuỗi của không đúng số -1, thì cực hiếm của những thống kê Durbin–Watson sẽ là 4.

Cách khắc chế lỗi đối sánh chuỗi

Có nhị cách thức khắc chế lỗi đối sánh tương quan chuỗi:

- Phương thơm pháp vật dụng nhất: Chúng ta hoàn toàn có thể điều chỉnh những lỗi tiêu chuẩn cho các tsi số hồi qui đường tính nhằm tính toán tương quan chuỗi.

- Phương pháp vật dụng hai: Chúng ta hoàn toàn có thể tự sửa đổi pmùi hương trình hồi qui để loại trừ đối sánh tương quan chuỗi.

Xem thêm:

Phương thơm pháp thứ nhất về tối ưu hơn bởi cách thức sản phẩm nhị hoàn toàn có thể dẫn mang lại ước tính tđam mê số không nhất quán. Hai phương pháp thịnh hành này mọi được trở nên tân tiến bởi vì Hansen (1982) với Newey và West (1987). Chúng là tiêu chuẩn chỉnh vào đa phần mềm thống kê lại. Ưu điểm không giống của những phương pháp này là chúng bên cạnh đó sửa lỗi đến tínhphương sai biến đổi.


Chuyên mục: Tổng Hợp