Реализация в ms Excel формул на рис. 5.2.

адрес ячейки	формула	реализация в MS Excel
		=C42^2
		=(C43-C42)^2
		=СУММ(D42:D56)
		=СУММ(E43:E56)
		=E57/D57
		=КОРРЕЛ(C42:C55;C43:C56)

5.3. Проверка предпосылки гомоскедастичности возмущений 1-МНК. Сравнивая полученное значение статистики Дарбина-Уотсона с табличными и , делаем вывод (с достоверностью 95%) о положительной автокорреляции остатков, так как фактическое значение статистики принадлежит зоне положительной автокорреляции ( < ).

Анализируя значение коэффициента автокорреляции остатков первого порядка (рис. 5.2) и корреляционное поле на рис. 5.3 делаем предположение, что причиной положительной автокорреляции остатков является неправильная спецификация модели. Поэтому поменяем спецификацию модели с линейной на параболическую (соответствующие расчеты приведены на рис. 5.4, 5.5).

Рис. 5.3. Корреляционное поле, линия и уравнение регрессии примера лабораторной № 4.

Рис. 5.4. Расчет параметров параболической модели (2-й модели).

Фактическое значение статистики Дарбина-Уотсона для второй модели: (ячейка , рис. 5.5). Сравнивая полученное значение с табличными и , делаем вывод (с достоверностью 95%), что от автокорреляции остатков удалось избавиться, так как фактическое значение статистики принадлежит зоне, в которой гипотеза о наличии автокорреляции остатков отвергается ( > ).

Рис. 5.5. Расчет параметров и статистики Дарбина-Уотсона параболи­ческой (третьей) модели.

Рис. 5.6. Корреляционное поле, кривая и уравнение параболической рег­рессии.

5.4. Обобщенный метод наименьших квадратов оценки параметров модели с гетероскедастичными остатками. Для сравнения рассчитаем параметры модели ОМНК по формуле (5.3) (рис. 5.7, 5.8).

Рис. 5.7. Расчет матрицы корреляции остатков и обратной к ней.

Рис. 5.8. Расчет параметров модели ОМНК 3-й модели.

Сравнивая три построенных модели (табл. 5.2) делаем вывод, что для экономического анализа и прогноза нужно использовать вторую модель, так как для остатков данной модели выполняется третье условие Гаусса-Маркова об отсутствии корреляции остатков и ее качество (по коэффициенту детерминации ) значительно (на 7% - 9%) лучше остальных двух.

Таблица 5.2.

Сравнение эконометрических моделей товарооборота продовольственных товаров

Модель	метод
	МНК	0,89	1,067
	МНК	0,96	1,71
	ОМНК	0,87	1,056

Лабораторная работа № 4 выполнена полностью.