Statistiku empiiriline väärtus =2 => järelikult autokorrelatsioon puudub Statistiku empiiriline väärtus <2>0 => järelikult autokorrelatsioon positiivne Statistiku empiiriline väärtus >2<4 => järelikult autokorrelatsioon negatiivne 54) Durbin-Watsoni statistiku testimine: nullhüpotees ja sisukas hüpotees: H0 positiivne autokorrelatsioon puudub H1 positiivne autokorrelatsioon eksisteerib 55) Kõrgemat järku autokorrealtsioon. Autokorrelatsioon liikme u_t ja u_t-2 või kaugema liikme vahel 56) Breusch-Godfrey autkorrelatsiooni testi idee, nullhüpotees, sisukas hüpotees (LM test) Kui järjestikuste jääkliikmete vahel on seos, siis seda seost saab modelleerida. Selle kontrollimiseks hinnatakse regressioonmudelit jääkliikmete jaoks. Mudelis r eelmist jääkliiget (mimenda järguni autokorrelatsiooni testitakse) H0 autokorrelatsioon puudub
positiivne autokorrelatsioon on väga tugev, siis ja DW ≈0. 3. Kui jääkide vahel on negatiivne autokorrelatsioon, siis DW > 2 ja kui negatiivne autokorrelatsioon on väga tugev, siis ja DW≈4 54. Durbin-Watsoni statistiku testimine: nullhüpotees ja sisukas hüpotees. H0: positiivne autokorrelatsioon puudub H1: positiivne autokorrelatsioon eksisteerib Näide Loengud lk 182 55. Kõrgemat järku autokorrealtsioon. • DW statistik hindab autokorrelatsiooni vaid vahetult järgnevate juhuslike liikmete ut ja ut-1 vahel (1. järku autokorrelatsioon). • Aga autokorrelatsioon võib esineda ka ut ja ut-2 vahel (2. järku autokorrelatsioon) ut ja ut-3 vahel (3. järku autokorrelatsioon) jne • Näiteks – kvartaalsete andmete korral ut ja ut-4 vahel – kuiste andmete korral ut ja ut-12 vahel 56. Breusch-Godfrey autkorrelatsiooni testi idee, nullhüpotees, sisukas hüpotees. (Loengud lk 183)
annaabi.ee 
