Третья итерация: опять введем новые переменные (w1)t = wt – ρ1wt–1,

(z1)t = zt – ρ1zt–1 и построим регрессию По ней определим

остатки (ε2)t и (ε2)t-1. Построим авторегрессию остатков и по ней найдем оценку ρ2.

Итерационный процесс продолжается до тех пор, пока разность между предыдущей и последующей оценками ρ не станет по модулю меньше любого наперед заданного числа. После того, как определено значение ρ, строится регрессия по уже знакомой модели

Применяя к этому уравнению классический МНК, находим и , рассчитываем значение

3. Метод Хилдрета–Лу. Этот метод предполагает перебор значений в интервале [-1;1] с достаточно малым шагом, например, 0,01 и подстановку его в уравнение (*). Та величина , при которой стандартная ошибка регрессии в данной модели будет наименьшей, принимается в качестве наилучшей оценки