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Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Book chapters
  4. Conference papers

Academic literature on the topic 'Durbin-Watson test'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 25 April 2022

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Journal articles on the topic "Durbin-Watson test"

1

Inder, Brett. "An Approximation to the Null Distribution of the Durbin-Watson Statistic in Models Containing Lagged Dependent Variables." Econometric Theory 2, no. 3 (December 1986): 413–28. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466600011683.

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Abstract:
We consider testing for autoregressive disturbances in the linear regression model with a lagged dependent variable. An approximation to the null distribution of the Durbin—Watson statistic is developed using small-disturbance asymptotics, and is used to obtain test critical values. We also obtain nonsimilar critical values for the Durbin—Watson and Durbin's h and t tests. Monte Carlo results are reported comparing the performances of the tests under the null and alternative hypotheses. The Durbin–Watson test is found to be more powerful and to perform more consistently than either of Durbin's tests under Ho.
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2

King, Maxwell L., and Merran A. Evans. "Locally Optimal Properties of the Durbin-Watson Test." Econometric Theory 4, no. 3 (December 1988): 509–16. http://dx.doi.org/10.1017/s0266466600013426.

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Abstract:
Although originally designed to detect AR(1) disturbances in the linear-regression model, the Durbin-Watson test is known to have good power against other forms of disturbance behavior. In this paper, we identify disturbance processes involving any number of parameters against which the Durbin–Watson test is approximately locally best invariant uniformly in a range of directions from the null hypothesis. Examples include the sum of q independent ARMA(1,1) processes, certain spatial autocorrelation processes involving up to four parameters, and a stochastic cycle model.
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3

Löbus, Jörg-Uwe, and Lutz Ritter. "The limiting power of the durbin-watson test." Communications in Statistics - Theory and Methods 29, no. 12 (January 2000): 2665–76. http://dx.doi.org/10.1080/03610920008832630.

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4

King, Maxwell L., and Merran A. Evans. "The Durbin-Watson test and cross-sectional data." Economics Letters 18, no. 1 (January 1985): 31–34. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1765(85)90073-4.

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5

Grose, Simone D., and Maxwell L. King. "The locally unbiased two-sided Durbin—Watson test." Economics Letters 35, no. 4 (April 1991): 401–7. http://dx.doi.org/10.1016/0165-1765(91)90010-i.

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6

Benkovitz, Carmen M., and Neal L. Oden. "Probability calculation for the Durbin-Watson correlation test." Environmental Software 2, no. 2 (June 1987): 85–88. http://dx.doi.org/10.1016/0266-9838(87)90005-0.

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7

White, Kenneth J. "The Durbin-Watson Test for Autocorrelation in Nonlinear Models." Review of Economics and Statistics 74, no. 2 (May 1992): 370. http://dx.doi.org/10.2307/2109675.

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8

Akter, Jesmin. "Bootstrapped Durbin– Watson Test of Autocorrelation for Small Samples." ABC Journal of Advanced Research 3, no. 2 (2014): 137–42. http://dx.doi.org/10.18034/abcjar.v3i2.39.

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9

Akter, Jesmin. "Bootstrapped Durbin- Watson Test of Autocorrelation for Small Samples." ABC Journal of Advanced Research 3, no. 2 (June 7, 2014): 68. http://dx.doi.org/10.15590/abcjar/2014/v3i2/54980.

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10

Evans, Merran A. "The twelfth order analogue of the durbin-watson test." Communications in Statistics - Simulation and Computation 16, no. 3 (January 1987): 679–88. http://dx.doi.org/10.1080/03610918708812612.

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Dissertations / Theses on the topic "Durbin-Watson test"

1

Proïa, Frédéric. "Autocorrélation et stationnarité dans le processus autorégressif." Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00903542.

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Abstract:
Cette thèse est dévolue à l'étude de certaines propriétés asymptotiques du processus autorégressif d'ordre p. Ce dernier qualifie communément une suite aléatoire $(Y_{n})$ définie sur $\dN$ ou $\dZ$ et entièrement décrite par une combinaison linéaire de ses $p$ valeurs passées, perturbée par un bruit blanc $(\veps_{n})$. Tout au long de ce mémoire, nous traitons deux problématiques majeures de l'étude de tels processus : l'\textit{autocorrélation résiduelle} et la \textit{stationnarité}. Nous proposons en guise d'introduction un survol nécessaire des propriétés usuelles du processus autorégressif. Les deux chapitres suivants sont consacrés aux conséquences inférentielles induites par la présence d'une autorégression significative dans la perturbation $(\veps_{n})$ pour $p=1$ tout d'abord, puis pour une valeur quelconque de $p$, dans un cadre de stabilité. Ces résultats nous permettent d'apposer un regard nouveau et plus rigoureux sur certaines procédures statistiques bien connues sous la dénomination de \textit{test de Durbin-Watson} et de \textit{H-test}. Dans ce contexte de bruit autocorrélé, nous complétons cette étude par un ensemble de principes de déviations modérées liées à nos estimateurs. Nous abordons ensuite un équivalent en temps continu du processus autorégressif. Ce dernier est décrit par une équation différentielle stochastique et sa solution est plus connue sous le nom de \textit{processus d'Ornstein-Uhlenbeck}. Lorsque le processus d'Ornstein-Uhlenbeck est lui-même engendré par une diffusion similaire, cela nous permet de traiter la problématique de l'autocorrélation résiduelle dans le processus à temps continu. Nous inférons dès lors quelques propriétés statistiques de tels modèles, gardant pour objectif le parallèle avec le cas discret étudié dans les chapitres précédents. Enfin, le dernier chapitre est entièrement dévolu à la problématique de la stationnarité. Nous nous plaçons dans le cadre très général où le processus autorégressif possède une tendance polynomiale d'ordre $r$ tout en étant engendré par une marche aléatoire intégrée d'ordre $d$. Les résultats de convergence que nous obtenons dans un contexte d'instabilité généralisent le \textit{test de Leybourne et McCabe} et certains aspects du \textit{test KPSS}. De nombreux graphes obtenus en simulations viennent conforter les résultats que nous établissons tout au long de notre étude.
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Book chapters on the topic "Durbin-Watson test"

1

Krämer, Walter. "Durbin–Watson Test." In International Encyclopedia of Statistical Science, 408–9. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-04898-2_219.

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2

Holt, William, and Paul Refenes. "The Durbin-Watson Test for Neural Regression Models." In Contributions to Economics, 57–68. Heidelberg: Physica-Verlag HD, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-58272-1_5.

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3

Nagar, A. L., and P. D. Sharma. "An Asymptotic Approximation to the Probability Density Function of the Durbin Watson Test Statistic." In Economics, Econometrics and the LINK: Essays in Honor of Lawrence R.Klein, 75–86. Emerald Group Publishing Limited, 1995. http://dx.doi.org/10.1108/s0573-8555(1995)0000226009.

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Conference papers on the topic "Durbin-Watson test"

1

Sönmezer, Sıtkı, and Yusuf Pala. "Relationship Between Mortgage Loans and Macroeconomic Values and Financial Returns." In International Conference on Eurasian Economies. Eurasian Economists Association, 2017. http://dx.doi.org/10.36880/c09.01961.

Full text
Abstract:
This study has examined mortgage loan usage in terms of macroeconomic figures that may affect consumer behavior and financial instruments' returns. Multi regression analysis has been accompanied by preliminary tests such as ADF, VIF, Jarque Bera, Durbin Watson and White Tests. Results indicate that there is negative significant relationship among Mortgage loan volume and gold returns, unemployment rate, real mortgage rates and CPI. Whereas, significant positive relation has been determined with price index of new houses, USD return and consumer confidence index. The most significant relationship is determined with unemployment rate and the weakest relation is with the consumer confidence index.
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