Autocorrelacion
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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