Розділ «ТЕМА 9. АНАЛІЗ ТЕНДЕНЦІЙ РОЗВИТКУ ТА КОЛИВАНЬ»

Значення критерію Дурбіна-Уотсона коливається в межах 0 < d 4, при цьому величини їх різні для додатних та від'ємних коефіцієнтів. Для перевірки від'ємних автокореляцій обчислюють величину (4 - d) й порівнюють її і за схемою, аналогічною у випадку додатної автокореляції.

Для зменшення автокореляції, крім виключення тренда, використовують й інший прийом: включення у множинну кореляційну моделі показника часу як аргументу (фактора), адже множинна регресія з відхиленнями від лінійних тенденцій еквівалентна прямому введенню часу в рівняння регресії (теорема Фриша і Boy).

До особливостей кореляційного аналізу в рядах динаміки слід віднести також мультиколінеарність, тобто наявність сильної кореляції між незалежними змінними, яка може існувати поза залежністю між результативною та факторними ознаками. Наявність мультиколінеарності в кореляційних моделях становить досить серйозну загрозу і для одержання об'єктивних оцінок взаємозв'язків, у зв'язку з чим ускладнюється сам процес здійснення аналізу. Пояснюється це такими причинами: 1) важко виділити найбільш істотні фактори, оскільки правило |3-коефіцієнтів дійсне лише для некорельованих (або слабокорельованих) факторів; 2) викривлюється зміст коефіцієнтів регресії; 3) ускладнюється обчислювальний процес.

Розв'язання питань мультиколінеарності в кореляційному аналізі рядів динаміки повинне здійснюватися за такими етапами: 1) визначення факту наявності мультиколінеарності; 2) визначення області мультиколінеарності на множині факторів; 3) вимірювання ступеня мультиколінеарності; 4) з'ясування її причин; 5) розробка заходів щодо усунення мультиколінеарності.

Слід пам'ятати, що математична природа регресії виключає наявність лінійного зв'язку між незалежними змінними. Для економічних явищ ця обставина вважається не характерною, адже між факторами існують лінійні співвідношення, які знаходять своє відображення (в найпростішому випадку) у великих значеннях коефіцієнтів простої кореляції. Як вже відзначалося, фактори вважаються мультиколінеарними, якщо абсолютна величина парного І коефіцієнта кореляції перевищує 0,8.

Назвемо шляхи усунення (зменшення) в кореляційному аналізі мультиколінеарності в рядах динаміки: 1) побудова рівнянь регресії за відхиленнями від трендів; 2) одержання та залучення додаткової статистичної інформації; 3) перетворення множини незалежних змінних у кілька ортогональних (незалежних) множин із наступним використанням методів багатомірного статистичного аналізу (факторного, кластерного та ін.); 4) виключення з моделі одного або кількох лінійно зв'язаних факторів.

У спеціальній літературі рекомендується при багатофакторному регресійному аналізі в динаміці використовувати найпростіші -прямолінійні - залежності. Це пояснюється тим, що при складних дійсні залежності між явищами часто перекручуються. Вони також погано піддаються економічній інтерпретації.