Авторегрессия первого порядка

[Estimate]

Здравствуйте уважаемые участники форума.

По каким то причинам не смог создать тему в "Помогите разобраться", надеюсь меня туда переместят, а не удалят тему.

Вопрос возник по авторегрессии первого порядка. У меня есть данные, я их оцениваю, статистика Дурбина-Ватсона получается близка к 1. Мне необходимо провести поправку на автокорреляцию.
Провожу регрессию:

\epsilon_i=\rho\epsilon_{i-1}+\nu
где \rho - коэффициент авторегрессии первого порядка.

Получаю \rho=1,03 - это первая странность, так как в учебнике пишут |\rho|<1. Задача из того же учебника. Из-за данной ерунды я не могу преобразовать первое наблюдение:

\sqrt{1-\rho^2}Y_1=\sqrt{1-\rho^2}\beta_0+\sqrt{1-\rho^2}\beta_1X_1+\epsilon_1

Если преобразовывать в Statgraphics, к примеру, методом Кокрана-Оркатта, получается ответ почти как в учебнике. Но мне надо именно руками (В Excel'е) это сделать. Предположим я выкину первое наблюдение (всего их 24, поэтому жалко это делать), тогда получаю следующее:

Y_t-\rho Y_{t-1}=(1-\rho)\beta_0+(X_t-\rho X_{t-1})\beta_1+\epsilon_t

Делаю все вычисления, чтобы оценивать новые параметры \beta, однако Excel выдает ошибку "ЧИСЛО". Я что-то не правильно делаю?

Заранее спасибо.

[Toucan]

Estimate в сообщении #331430 писал(а):

По каким то причинам не смог создать тему в "Помогите разобраться", надеюсь меня туда переместят, а не удалят тему.

Переместил.

[Sonic86]

Estimate писал(а):

Получил $\rho = 1,03$

Явная фигня. Сама формула для $\rho$ устроена таким образом, что автоматически получается $|\rho| \leq 1$. Проверьте, есть ли ошибки в его вычислении.

[Евгений Машеров]

Не бывает. Как Вы вычисляли $\rho$?

[Estimate]

Спасибо за отклик.
Да, действительно ошибся при вычислении \rho. Оно равно примерно 0,443. Удалось вычислить приблизительные значения коэффициентов \beta, однако они незначительно отличаются от ответа в книге.

В ответе в книге авторы пишут, что в регрессию был включен дополнительный регрессор. Вопрос, что могло быть квлючено в модель в качестве доп. регрессора?

Я уже попробовал остатки от изначальной регрессии, от текущей, взятые с лагом переменные Y, ничего не подошло, ответ все равно не сходится.

[Estimate]

Еще один вопрос, если позволите.

Тест Уайта для выявления гетероскедастичности.
Я его применил к изначальной модели. Выявил наличие гетероскедастичности. Я знаю, какая переменная ее вызывает, допустим это S. Делю все переменные на S. для полученной модели снова проверяю, если ли гетероскедастичность. Нужно ли мне бывшую константу, которая теперь $1/S$, возводить в квадрат и перемножать с другими переменными?