1

1. analiza regresiei econometrice

Metoda regresiei analizeaz cu ajutorul unor expresii analitice denumite functii de regresie, modul n care variabila dependent y evolueaz n raport cu modificarea uneia sau a mai multor variabile independente x.

Principalele tipuri de modele de regresie sunt:

regresia unifactorial sau simpl (cu o singur variabil factorial);

regresia si corelatia curbilinie simpl (parabola de gradul II, hiperbola, funcie exponential);

regresia si corelatia multipl care poate fi exprimat printr-o functie liniar

sau o functie curbilinie.

2. Autocorelatia.Utilizarea.testul Durbin-Watson Autocorelaia reprezint corelaia dintre erorile succesive i de obicei nfieaz faptul c o parte important a variaiei variabilei dependente nu poate fi explicat. Cnd se constat autocorelaie se caut alte variabile independente care s fie incluse n ecuaia de regresie. Statistica (modelul) Durbin-Watson ofer un test standard pentru autocorelaie. Statistica Durbin-Watson este o statistica de testare utilizat pentru a detecta prezena autocorelare n reziduale de la o analiz de regresie. Este numit dup James Durbin i Geoffrey Watson. Daca nu e este rezidual asociat cu observare la momentul t, atunci statistica de ncercare este:

Deoarece d este aproximativ egal cu 2 (1 - R), n cazul n care r este autocorelare eantion de reziduurilor, [1] d = 2 indic faptul c nici o autocorelare.

Valoarea d ntotdeauna se afl ntre 0 i 4. n cazul n care statistica Durbin-Watson este substanial mai mic de 2, exist dovezi de corelaie pozitiv a seriei. n cazul n care Durbin-Watson este mai mic de 1.0, poate exista un motiv de alarm.

Valori mici de d indica termeni de eroare succesive sunt, n medie, n valoare de aproape una de alta, sau corelat n mod pozitiv.

n cazul n care d> 2 termeni succesive de eroare sunt, n medie, mult mai diferite n valoare unul de altul, de exemplu, corelate negativ. n regresii, acest lucru poate implica o subestimare a nivelului de semnificaie statistic.

Pentru a testa pentru autocorelare pozitiv la semnificaie, statistica de ncercare d este comparat cu inferior i superior valorile critice (D L, i d U, ):

n cazul n care d du, , exist dovezi statistice c termenii de eroare nu sunt n mod pozitiv autocorrelated.

n cazul n care dl,