Breusch-Godfrey Serisel Korelasyon için LM Testi
Breusch-Godfrey LM Test for Serial Correlation · Ayrıca şöyle bilinir: BG test, LM test for autocorrelation, Breusch-Godfrey serial correlation test, Breusch-Godfrey otokorelasyon testi
Breusch-Godfrey testi, Trevor Breusch (1978) ve Leslie Godfrey (1978) tarafından bağımsız olarak geliştirilen, regresyon artıklarında serisel korelasyon için bir Lagrange çarpanı testidir. Durbin-Watson testinin aksine, herhangi bir seçilmiş p derecesine kadar otokorelasyonu tespit eder, model gecikmeli bağımlı değişkenler içerdiğinde geçerliliğini korur ve sonuçsuz bir bölge yerine kesin bir ki-kare p-değeri üretir — bu da onu otokorelasyon testi için modern standart haline getirir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Breusch-Godfrey testini, özellikle model gecikmeli bağımlı değişkenler içerdiğinde veya birinci dereceden daha yüksek otokorelasyon makul olduğunda — Durbin-Watson testinin geçersiz veya yetersiz olduğu durumlar — zaman serisi regresyonlarında serisel korelasyon için varsayılan kontrol olarak kullanın. Veri sıklığını yansıtacak şekilde p derecesini seçin (örneğin, mevsimselliği yakalamak için üç aylık veriler için p = 4 veya aylık veriler için p = 12). Modelin aksi takdirde doğru şekilde belirtildiğini varsayar; bir reddetme prensipte saf otokorelasyon yerine dinamik yanlış belirtmeyi yansıtabilir. Serisel korelasyon doğrulandığında, HAC standart hatalarını raporlayın veya dinamikleri yeniden belirtin.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Herhangi bir p derecesine kadar otokorelasyonu test eder, daha yüksek dereceli ve mevsimsel örüntüleri yakalar.
- Model gecikmeli bağımlı değişkenler içerdiğinde Durbin-Watson'ın aksine geçerliliğini korur.
- Sonuçsuz bölgesi olmayan kesin bir ki-kare p-değeri verir.
- Yardımcı bir regresyon olarak kolayca hesaplanır ve yaygın olarak uygulanır.
- Gücü etkileyen gecikme derecesi p'yi seçmesini kullanıcıdan gerektirir.
- Bir reddetme, yalnızca otokorelasyon yerine genel dinamik yanlış belirtmeyi yansıtabilir.
- Asimptotik bir ki-kare yaklaşımına dayanır, bu nedenle makul bir örneklem büyüklüğü gerektirir.
- Sorunu teşhis eder ancak tek başına düzeltilmiş tahminleri sağlamaz.
SSS
Neden Breusch-Godfrey yerine Durbin-Watson kullanılır?
Breusch-Godfrey herhangi bir dereceye kadar otokorelasyonu test eder, model gecikmeli bir bağımlı değişken içerdiğinde geçerli kalır ve sonuçsuz bölgesi olmayan net bir ki-kare p-değeri verir. Durbin-Watson yalnızca birinci dereceden korelasyonu kontrol eder, gecikmeli bağımlı değişkenlerle geçersizdir ve sonuçsuz olabilir.
Gecikme derecesi p'yi nasıl seçerim?
Veriye uygun hale getirin: temel bir birinci dereceden kontrol için p = 1 veya mevsimsel otokorelasyonu yakalamak için p mevsimsel döneme eşittir (üç aylık için 4, aylık için 12). Birkaç makul derece için sonuçları raporlamak iyi bir uygulamadır.
Test reddederse ne yapmalıyım?
Serisel korelasyon, OLS katsayılarını yansız bırakır ancak standart hatalarını yanlış yapar. HAC (Newey-West) standart hatalarını raporlayın veya artıklar serisel olarak ilişkisiz hale gelecek şekilde dinamikleri yeniden belirtin (örneğin, gecikmeler ekleyin).
Kaynaklar
- Godfrey, L. G. (1978). Testing against general autoregressive and moving average error models when the regressors include lagged dependent variables. Econometrica, 46(6), 1293–1301. DOI: 10.2307/1913829 ↗
- Breusch, T. S. (1978). Testing for autocorrelation in dynamic linear models. Australian Economic Papers, 17(31), 334–355. DOI: 10.1111/j.1467-8454.1978.tb00635.x ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). Breusch-Godfrey LM Test for Serial Correlation. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/breusch-godfrey-test
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Otokorelasyon için Durbin-Watson TestiEkonometri↔ karşılaştır
- En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır