Hildreth-Lu-Verfahren

Mit dem Hildreth-Lu-Verfahren wird die serielle Korrelation (Autokorrelation) in Regressionsdaten korrigiert.

Herunterladen des Makros

Vergewissern Sie sich, dass Sie in Minitab den Speicherort des heruntergeladenen Makros angegeben haben. Wählen Sie Datei > Optionen > Allgemein aus. Navigieren Sie im Feld Speicherort für Makros zu dem Speicherort, an dem Sie Makrodateien ablegen.

Wichtig

Wenn Sie einen älteren Webbrowser verwenden und auf die Schaltfläche Herunterladen klicken, wird die Datei möglicherweise in Quicktime geöffnet; für dieses Programm wird dieselbe Dateinamenerweiterung „.mac“ wie für Minitab-Makros verwendet. Um das Makro zu speichern, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Schaltfläche Herunterladen, und wählen Sie Ziel speichern unter aus.

herunterladen HILD_LU.mac

Erforderliche Eingaben

Eine Spalte mit abhängigen Werten
Eine oder mehrere Spalten mit unabhängigen Werten

Optionale Eingaben

RHO C: Die Standardwerte von Rho, dem Korrelationskoeffizienten, sind –0,9; –0,8; –0,7; –0,6; –0,5; –0,4; –0,3; –0,2; –0,1; 0; 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8 und 0,9. Wenn Sie andere Werte für Rho verwenden möchten, speichern Sie die Werte in einer Spalte. Verwenden Sie diesen Befehl, um die Spalte mit den zu verwendenden Rho-Werten anzugeben.

Ausführen des Makros

Angenommen, die abhängige Variable befindet sich in C1, und die unabhängigen Variablen sind in C2 und C3 enthalten. Um das Makro auszuführen, wählen Sie Ansicht > Befehlszeile/Verlauf aus, und geben Sie Folgendes ein:

%HILD_LU C1 C2 C3.

Klicken Sie auf Durchlauf.

Weitere Informationen

Jeder Wert von Rho wird in einer allgemeinen Differenzbildungstransformation der Daten verwendet. (Die erste Beobachtung wird in einen fehlenden Wert transformiert.) Jede Gruppe von transformierten Daten wird in einer Regression verwendet, und die Summe der quadrierten Residuenfehler (SSE) wird erfasst. Der Rho-Wert, der den kleinsten SSE ergibt, wird ausgegeben, und auf seiner Grundlage wird die endgültige Regressionsausgabe mit den transformierten Daten erzeugt.

Literaturhinweis

„Econometric Models & Economic Forecasts“ von Robert S. Pindyck und Daniel L. Rubinfeld, Second Edition, McGraw Hill.