Bing Image Creator で生成: Clover flowers, photo, landscape
の続きです。
前回は、
第3次産業活動指数 = 118.4862 - 5.7238 * 失業率 + トレンド + 季節性 + 誤差項
という回帰式を得るところまでできました。
今回は、
こちらの
12-3a A t Test for AR(1) Serial Correlation with Strictry Exogenous Regressors
に記載されている方法で Serial Correlation の有無をテストします。
まず、resid() 関数で residuals を生成します。
どうなんでしょうね。。。グラフを見ただけでは、 Serial Correlation があるかどうか、私には判別できません。
dynlm() 関数で residual(t) = β0 + β1 * residual(t-1) の回帰式の β を推計します。
L(residuals) の係数は、0.583231 でした。p値は 5.36e-11 と非常に小さい値ですので、Serial Correlation があることがわかりました。
Serial Correlation があるときは、OLS での推計は正しくないようなので、Cochrane - Orcutt 法で推計します。
まず、orcutt パッケージの読み込みをします。
cochrane.orcutt() 関数を使います。
unem: 失業率の係数は、-3.442719 でした。OLS で推計した係数よりも値は小さくなりましたが、p値は 0.0027010 でしたから、1%以下の水準で有意です。
やはり、失業率が高いときは、第3次産業活動指数は低いですね。
季節性のダミー変数の係数に注目すると、3月や12月は第3次産業活動指数の値が高いようです。3月は年度末、12月は年末でクリスマスシーズンなので、値が高いのは納得できると思います。
今回は以上です。
初めから読むには、
です。