Эконометрические методы в сельском хозяйстве (стр. 7 из 9)
= 
= 2946,6 (34) 
= 
= 
= 0,52 (35)Таблица 9 – Расчет коэффициента автокорреляции девятого порядка временного ряда.
| t |  |  |  |  |  |  |  |
| 1 | 1175 | - | - | - | - | - | - |
| 2 | 1063 | - | - | - | - | - | - |
| 3 | 1000 | - | - | - | - | - | - |
| 4 | 710 | - | - | - | - | - | - |
| 5 | 1327 | - | - | - | - | - | - |
| 6 | 2600 | - | - | - | - | - | - |
| 7 | 1030 | - | - | - | - | - | - |
| 8 | 3700 | - | - | - | - | - | - |
| 9 | 4090 | - | - | - | - | - | - |
| 10 | 3700 | 1175 | -500,2 | -1342,5 | 671535,2 | 250200,0 | 1802395,8 |
| 11 | 3915 | 1063 | -285,2 | -1454,5 | 414832,9 | 81339,0 | 2115667,2 |
| 12 | 4700 | 1000 | 499,8 | -1517,5 | -758463,2 | 249800,0 | 2302907,4 |
| 13 | 3735 | 710 | -465,2 | -1807,5 | 840864,5 | 216411,0 | 3267176,8 |
| 14 | 1624 | 1327 | -2576,2 | -1190,5 | 3067052,0 | 6636806,4 | 1417369,6 |
| 15 | 3394 | 2600 | -806,2 | 82,5 | -66484,6 | 649958,4 | 6800,8 |
| 16 | 9382 | 1030 | 5181,8 | -1487,5 | -7708100,2 | 26851051,2 | 2212755,4 |
| 17 | 5848 | 3700 | 1647,8 | 1182,5 | 1948468,6 | 2715244,8 | 1398227,4 |
| 18 | 1464 | 4090 | -2736,2 | 1572,5 | -4302583,3 | 7486790,4 | 2472651,4 |
| 19 | 1652 | 3700 | -2548,2 | 1182,5 | -3013161,6 | 6493323,2 | 1398227,4 |
| 20 | 3471 | 3915 | -729,2 | 1397,5 | -1019032,7 | 531732,6 | 1952913,1 |
| 21 | 3409 | 4700 | -791,2 | 2182,5 | -1726767,6 | 625997,4 | 4763160,8 |
| 22 | 1195 | 3735 | -3005,2 | 1217,5 | -3658730,8 | 9031227,0 | 1482225,1 |
| 23 | 5020 | 1624 | 819,8 | -893,5 | -732518,6 | 672072,0 | 798401,8 |
| 24 | 9594 | 3394 | 5393,8 | 876,5 | 4727485,9 | 29093078,4 | 768193,8 |
| Итого: | 63003 | 37763 | -900,0 | 0,0 | -11315603,6 | 91585032,4 | 28159073,7 |
= 
= 4200,2 (36) 
= 
= 2517,5 (37) 
= 
= 
= 0,22 (38)Таблица 10 – Расчет коэффициента автокорреляции десятого порядка временного ряда.
| t | |  |  |  |  |  |  |
| 1 | 1175 | - | - | - | - | - | - |
| 2 | 1063 | - | - | - | - | - | - |
| 3 | 1000 | - | - | - | - | - | - |
| 4 | 710 | - | - | - | - | - | - |
| 5 | 1327 | - | - | - | - | - | - |
| 6 | 2600 | - | - | - | - | - | - |
| 7 | 1030 | - | - | - | - | - | - |
| 8 | 3700 | - | - | - | - | - | - |
| 9 | 4090 | - | - | - | - | - | - |
| 10 | 3700 | - | - | - | - | - | - |
| 11 | 3915 | 1175 | -320,9 | -1279,9 | 410765,6 | 102995,1 | 1638217,1 |
| 12 | 4700 | 1063 | 464,1 | -1391,9 | -645954,3 | 215362,3 | 1937465,1 |
| 13 | 3735 | 1000 | -500,9 | -1454,9 | 728815,3 | 250929,4 | 2116817,1 |
| 14 | 1624 | 710 | -2611,9 | -1744,9 | 4557628,8 | 6822170,9 | 3044775,7 |
| 15 | 3394 | 1327 | -841,9 | -1127,9 | 949635,3 | 708843,7 | 1272222,9 |
| 16 | 9382 | 2600 | 5146,1 | 145,1 | 746547,9 | 26482051,1 | 21045,7 |
| 17 | 5848 | 1030 | 1612,1 | -1424,9 | -2297086,6 | 2598774,3 | 2030421,4 |
| 18 | 1464 | 3700 | -2771,9 | 1245,1 | -3451249,1 | 7683588,0 | 1550202,9 |
| 19 | 1652 | 4090 | -2583,9 | 1635,1 | -4224907,8 | 6676686,9 | 2673458,6 |
| 20 | 3471 | 3700 | -764,9 | 1245,1 | -952390,7 | 585115,7 | 1550202,9 |
| 21 | 3409 | 3915 | -826,9 | 1460,1 | -1207374,8 | 683810,9 | 2131808,6 |
| 22 | 1195 | 4700 | -3040,9 | 2245,1 | -6827101,9 | 9247246,6 | 5040345,7 |
| 23 | 5020 | 3735 | 784,1 | 1280,1 | 1003667,4 | 614768,0 | 1638582,9 |
| 24 | 9594 | 1624 | 5358,1 | -830,9 | -4452174,6 | 28708929,4 | 690442,3 |
| Итого: | 59303 | 34369 | -900,0 | 0,0 | -15661179,4 | 91381272,4 | 27336008,9 |
= 
= 4235,9 (39) 
= 
= 2454,9 (40) 
= 
= 
= -0,31 (41)4.2 Автокорреляция в остатках: расчет критерия Дарбина-Уотсона
Рассмотрим уравнение регрессии вида:
, (42)где k - число независимых переменных модели.
Для каждого момента (периода) времени t=l:n значение компоненты
определяется как: 
(43)Рассматривая последовательность остатков как временной ряд, можно построить график их зависимости от времени. В соответствии с предпосылками МНК остатки
должны быть случайными (рис. 1. а). Однако при моделировании временных рядов нередко встречается ситуация, когда остатки содержат тенденцию (рис. 2. б и в) или циклические колебания (рис. 1. г). Это свидетельствует о том, что каждое следующее значение остатков зависит от предшествующих. В этом случае говорят о наличии автокорреляции остатков.