Имитационное моделирование сложных систем. Духанов А.В - 104 стр.

   3) равенство суммы остатков нулю.
    Независимость остаточной компоненты означает отсутст-
вие автокорреляции между остатками ei  yi  yit , i  1, n . На-
личие автокорреляции может привести к следующим последст-
виям:
   1) дисперсия остатков регрессии будет недооцененной;
   2) выборочная дисперсия параметров регрессии будет рас-
считана с ошибкой, что станет препятствием к корректному
применению МНК при построении модели исходного динами-
ческого ряда.
    Для идентификации наличия автокорреляции остатков ис-
пользуется критерий Дарбина-Уотсона, в соответствии с кото-
рым вычисляется d - статистика:
          n
           yi  yit    yi 1  yit1 2
     d  i 2                                    ,
                    n
                     yi  yit  2

                   i 1
где yi , i  1, n – фактические значения исходного ряда, yit ,
it  1, n – теоретические значения ряда, n – объем выборки.
      Установлено, что область значений величины d является
отрезок 0, 4 . Согласно методу Дарбина-Уотсона существуют
нижний d н и верхний d в пределы значений статистики d . Та-
кие значения, зависимые от уровня значимости, объема выборки
и числа объясняющих переменных (факторов), называют крити-
ческими. С ними сравнивается полученная величина d .
При сравнении возникает один из четырех ниже перечисленных
случаев (см. таблица 5, рис. 10).
     Критерий Дабрина-Уотсона обладает двумя недостатками:
    1) наличие области неопределенности, в которой нельзя
прийти ни к какому выводу;
                                           104