Page 203 - 6251

Отже, критерій Дарбіна-Уотсона, розрахований за формулою
(3.34) становить d = 15,61/6,25 = 2,5. Знайшовши відповідні
табличні значення критичних меж Дарбіна-Уотсона: d = 0.861 –
l
нижня межа i d = 3,562 – верхня межа, утворюємо відповідні
n
проміжки

0 d l = 0,861 d n = 3,562 4 – d n = 2,438 d = 2,5 4 – d l = 3,139 4

Оскільки розрахункове значення критерію – Дарбіна-Уотсона
перебуває в межах від 4 – d до 4 – d , то можна зробити висновок,
n
l
що критерій не дає відповідь про наявність чи відсутність
автокореляції.

3.3.2 Дослідження мультиколінеарності

При побудові структури регресії, з одного боку, потрібно
включати в регресію всі фактори, які мають значний статистичний

вплив на показник, а з іншого боку, потрібно, щоб була виконана
умова лінійної незалежності між факторами. Якщо існує лінійна
залежність хоча б між двома факторами, то говорять, що між цими

факторами існує мультиколінеарність.
До регресії потрібно насамперед включати фактори, що
корелюють з показником і не корелюють між собою.

В економетричних задачах для дослідження наявності
мультиколінеарності широко застосовують метод Феррара-Глобера.
Метод Феррара-Глобера.
Цей метод містить три види статистичних критеріїв, на основі

яких перевіряють мультиколінераність:
2
– масиву незалежних змінних загалом (критерій  );
– кожної незалежної змінної з усіма іншими (F-критерій);
– кожної пари незалежних змінних (t-критерій).
Приклад. На середньомісячну заробітну плату впливає ряд
факторів. Виділимо серед них продуктивність праці,

фондомісткість та коефіцієнт плинності робочої сили. Щоб
побудувати економетричну модель заробітної плати від приведених

чинників на основі методу найменших квадратів, треба
переконатись, що продуктивність праці, фондомісткість та
коефіцієнт плинності робочої сили, як незалежні змінні моделі не
мультиколінеарні. Вихідні дані подані в табл. 3.8.

202