Forecasting the Bankruptcy Risk on the Example of Romanian ...

Testul Farrar-GlauberSe calculează matricea de corelaţie a variabilelor exogene ale modelului deregresie multiplă.C(1) C(2) C(3) C(4) C(5)C(1) 0.016510 -2.04E-05 -0.000273 -1.79E-05 -0.000160C(2) -2.04E-05 1.98E-07 2.68E-07 2.21E-08 2.37E-07C(3) -0.000273 2.68E-07 6.47E-05 2.21E-07 2.54E-06C(4) -1.79E-05 2.21E-08 2.21E-07 3.44E-07 2.27E-07C(5) -0.000160 2.37E-07 2.54E-06 2.27E-07 5.69E-05H0 : modulul determinantului matricei coeficienţilor de corelaţie este egală cu 1,nu există fenomenul de coliniaritateH1 : modulul determinantului matricei coeficienţilor de corelaţie este mai mic decât1, există fenomenul de coliniaritate.Statistica testului va fi egală cu -530.38. Se va compara cu χ 2 ( k 1) ; k =3.33.2Întrucât valoarea calculată este mai mică decât cea din tabel, rezultă că fenomenulde multicoliniaritate poate fi neglijat.Verificarea normalităţii:Pentru a testa dacă erorile modelului urmează sau nu o distribuţie normală vomfolosi testul Jarque-Bera care prezintă următoarele ipoteze:H : erorile urmează o distribuţie normală: skewness = 0 şi kurtosis = 30H1 : erorile nu urmează o distribuţie normalăSe ştie că, dacă erorile urmează legea normală de medie zero şi de abatere medie pătraticăs ,atunci are loc relaţia:ˆˆ t s 1P i. ˆ Verificarea ipotezei de normalitate a erorilor se va realiza cu ajutorul testuluiJarque-Berra 1 , care este şi el un test asimptotic (valabil în cazul unui eşantion de volummare), ce urmează o distribuţie hi pătrat cu un număr al gradelor de libertate egal cu 2,având următoarea formă:22SK 3 JB n ~ χ ; 3 6 24unde: n = numărul de observaţii;S= coeficientul de asimetrie (skewness), ce măsoară simetria distribuţieierorilor în jurul mediei acestora, care este egală cu zero, avândurmătoarea relaţie de calcul:1 EViews, User Guide,Version 2.0, QMS Quantitative Micro Software, Irvine, California, 1995, p. 140-141.Revista Română de Statistică – Supliment Trim II/2012 383