Autocorrelacion

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Autocorrelación

Análisis de Autocorrelación
1. Identificar la naturaleza del problema;  2. Examinar sus consecuencias;  3. Sugerir métodos para detectarlo; y,  4. Considerar medidasremediales


Autocorrelación : naturaleza del problema






Un supuesto importante del MCRL es que los términos de error no presentan correlación serial o “no autocorrelación”. Autocorrelación:“Correlación entre miembros de series de observaciones ordenadas en el tiempo (como en datos de series de tiempo) o en el espacio (como en datos de corte transversal) No Correlación SerialSimbólicamente:
Autocorrelación

Autocorrelación : naturaleza del problema ¿Por qué ocurre?
Inercia (Caso PIB, Desempleo, Ciclos)  Sesgo de Especificación: caso de variables excluidas.  Sesgo deEspecificación: forma funcional incorrecta.  Rezagos  Manipulación de Datos: Extrapolación y Transformación  Estacionariedad


Consecuencias de la Autocorrelación






¿Qué sucede al estimarlos parámetros por MCO? El estimador sigue siendo lineal e insesgado, pero… No es eficiente: no asegura varianza mínima.

Métodos de Detección de Autocorrelación


1. Método Gráfico:Correlación Positiva de Residuos.

Métodos de Detección de Autocorrelación


2. Prueba “d” de Durbin-Watson

Métodos de Detección de Autocorrelación


3. Prueba Breusch-Godfrey (BF). (LM)Valores Rezagado de los residuos.

R2 correspondiente a regresión auxiliar.



Donde:
No existe correlación serial de Ningún orden.



Si (n-p)R2 > Valor Crítico

Rechazo Ho

Métodosde Detección de Autocorrelación


3. Prueba Breusch-Godfrey (BF). (LM)
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared 0.444598 0.950231 Prob. F(2,59) Prob. Chi-Square(2)0.643212 0.621813 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/26/09 Time: 18:20 Sample: 1 64 Included observations: 64 Presample missing value lagged residuals set to...
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