---
status: seed
type: concept
tags:
  - mephi
  - math
  - statistics
  - time-series
created: 2026-01-21
updated: 2026-05-07
title: Процедура Доладо — Дженкинса — Сосвилла — Ривера
---

# Процедура Доладо — Дженкинса — Сосвилла — Ривера
При добавлении излишних регрессоров, мощность критерия снижается. Поэтому используют процедуру Доладо — Дженкинса — Сосвилла — Ривера (ДДСР) для определения состава регрессоров.

**<u>Шаг 1</u>**:
Оценка модели с константой и линейным трендом
$H_{0}: \gamma=0$
$H_{1}:\gamma<0$

Если нулевая гипотеза отвергается, то ряд класса $TS$.
Если нулевая гипотеза принимается, то прежде чем относить к $DS$, надо удостовериться, что тренд был правильно включен.

- Оценка модели без регрессора $y_{t-1}$.
- Проверка значимости коэффициента при тренде.
  1) Если он значим, то тренд включен правильно -> ряд $DS$
  2) Иначе его зря включили, значит, надо оценивать модель с константой.

**<u>Шаг 2</u>**:
Оценка модели с константой
$H_{0}:\gamma=0$
$H_{1}:\gamma<0$
Если нулевая гипотеза отвергается, то ряд $TS$
Иначе, нельзя сразу говорить, что ряд $DS$, необходимо проверить правильность включения константы:
- Оценка модели без регрессора $y_{t-1}$
- Проверка значимости константы с помощью $t$-статистики Стъюдента
- Если константа значима, то она была включена верно, это $DS$
- Иначе, то производится оценка модели без константы.

**<u>Шаг 3</u>**:
Оценка модели без константы
$H_{0}: \gamma=0$
$H_{1}:\gamma<0$

Если нулевая гипотеза отвергается, то ряд $TS$ (процесс $AR$ с нулевым мат. ожиданием).
Иначе, $DS$ (случайное блуждание без дрейфа)