Коэффициенты являются значимыми. Параметр отражает зависимость от двух прошлых периодов.
Таблица 2.42- Коэффициенты автокорреляции переменной (Х1)
X1t
|
0,887853152
|
0,86599776
|
0,827602056
|
0,744690018
|
0,517296979
|
5,76
|
5,74
|
5,72
|
5,70
|
5,60
|
5,60
|
5,74
|
5,72
|
5,70
|
5,60
|
5,60
|
5,70
|
5,72
|
5,70
|
5,60
|
5,60
|
5,70
|
5,63
|
5,70
|
5,60
|
5,60
|
5,70
|
5,63
|
5,48
|
5,60
|
5,60
|
5,70
|
5,63
|
5,48
|
5,55
|
5,60
|
5,70
|
5,63
|
5,48
|
5,55
|
5,53
|
5,70
|
5,63
|
5,48
|
5,55
|
5,53
|
5,45
|
5,63
|
5,48
|
5,55
|
5,53
|
5,45
|
5,46
|
5,48
|
5,55
|
5,53
|
5,45
|
5,46
|
5,31
|
5,55
|
5,53
|
5,45
|
5,46
|
5,31
|
5,34
|
5,53
|
5,45
|
5,46
|
5,31
|
5,34
|
5,32
|
5,45
|
5,46
|
5,31
|
5,34
|
5,32
|
5,30
|
5,46
|
5,31
|
5,34
|
5,32
|
5,30
|
5,27
|
5,31
|
5,34
|
5,32
|
5,30
|
5,27
|
5,20
|
5,34
|
5,32
|
5,30
|
5,27
|
5,20
|
5,19
|
5,32
|
5,30
|
5,27
|
5,20
|
5,19
|
5,17
|
5,30
|
5,27
|
5,20
|
5,19
|
5,17
|
5,10
|
5,27
|
5,20
|
5,19
|
5,17
|
5,10
|
5,05
|
5,20
|
5,19
|
5,17
|
5,10
|
5,05
|
5,05
|
5,19
|
5,17
|
5,10
|
5,05
|
5,05
|
0
|
5,17
|
5,10
|
5,05
|
5,05
|
0
|
0
|
5,10
|
5,05
|
5,05
|
0
|
0
|
0
|
5,05
|
5,05
|
0
|
0
|
0
|
0
|
5,05
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
Так как более точной является Q-статистика Льюнга-Бокса, для анализа она является более предпочтительной. Анализ автокорреляции в программе Statistica помимо коэффициентов автокорреляции автоматически рассчитывает Q-статистику Льюнга-Бокса и значимость для каждого коэффициента. Проверка значимости по Q-статистике Льюнга-Бокса равна
Коэффициенты являются значимыми. Параметр отражает зависимость от двух прошлых периодов.
Таблица 2.43- Коэффициенты автокорреляции переменной (Х2)
Х2
|
0,99920
|
0,99725
|
0,99458
|
0,99238
|
0,99184
|
753 557,00
|
757 621,00
|
762 173,00
|
766 281,00
|
771 058,00
|
780 401,00
|
757 621,00
|
762 173,00
|
766 281,00
|
771 058,00
|
780 401,00
|
787 948,00
|
762 173,00
|
766 281,00
|
771 058,00
|
780 401,00
|
787 948,00
|
794 077,00
|
766 281,00
|
771 058,00
|
780 401,00
|
787 948,00
|
794 077,00
|
799 765,00
|
771 058,00
|
780 401,00
|
787 948,00
|
794 077,00
|
799 765,00
|
805 554,00
|
780 401,00
|
787 948,00
|
794 077,00
|
799 765,00
|
805 554,00
|
815 140,00
|
787 948,00
|
794 077,00
|
799 765,00
|
805 554,00
|
815 140,00
|
823 978,00
|
794 077,00
|
799 765,00
|
805 554,00
|
815 140,00
|
823 978,00
|
839 429,00
|
799 765,00
|
805 554,00
|
815 140,00
|
823 978,00
|
839 429,00
|
856 939,00
|
805 554,00
|
815 140,00
|
823 978,00
|
839 429,00
|
856 939,00
|
873 145,00
|
815 140,00
|
823 978,00
|
839 429,00
|
856 939,00
|
873 145,00
|
889 809,00
|
823 978,00
|
839 429,00
|
856 939,00
|
873 145,00
|
889 809,00
|
905 735,00
|
839 429,00
|
856 939,00
|
873 145,00
|
889 809,00
|
905 735,00
|
922 875,00
|
856 939,00
|
873 145,00
|
889 809,00
|
905 735,00
|
922 875,00
|
941 062,00
|
873 145,00
|
889 809,00
|
905 735,00
|
922 875,00
|
941 062,00
|
-
|
889 809,00
|
905 735,00
|
922 875,00
|
941 062,00
|
-
|
-
|
905 735,00
|
922 875,00
|
941 062,00
|
-
|
-
|
-
|
922 875,00
|
941 062,00
|
-
|
-
|
-
|
-
|
941 062,00
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
Так как более точной является Q-статистика Льюнга-Бокса, для анализа она является более предпочтительной. Анализ автокорреляции в программе Statistica помимо коэффициентов автокорреляции автоматически рассчитывает Q-статистику Льюнга-Бокса и значимость для каждого коэффициента. Проверка значимости по Q-статистике Льюнга-Бокса равна |
Скачать 1.08 Mb.