Справочник от Автор24
Эконометрика

Конспект лекции
«Нарушение предпосылок классической регрессионной модели»

Справочник / Лекторий Справочник / Лекционные и методические материалы по эконометрике / Нарушение предпосылок классической регрессионной модели

Выбери формат для чтения

pptx

Конспект лекции по дисциплине «Нарушение предпосылок классической регрессионной модели», pptx

Файл загружается

Файл загружается

Благодарим за ожидание, осталось немного.

Конспект лекции по дисциплине «Нарушение предпосылок классической регрессионной модели». pptx

txt

Конспект лекции по дисциплине «Нарушение предпосылок классической регрессионной модели», текстовый формат

Нарушение предпосы лок классической регрессионной модели Спасибо за внимание! Мультиколлинеарность Если в модели более двух факторов и они коррелируют между собой. Последствия мультиколлинеарности 1. Затрудняется интерпретация параметров регрессии как характеристик действия факторов в «чистом» виде, параметры теряют экономический смысл. y=3,5+1,2x1-4,3x2 2. Оценки параметров не надежны, имеют большие стандартные ошибки и сильно меняются с изменением объема наблюдений. Методы устранения мультиколлинеарности 1. Добавить новые переменные. 2. Увеличить размер выборки. 3. Увеличить дисперсии объясняющих переменных. 4. Объединить коррелированные переменные в совокупный индекс. 5. Исключить некоторые из коррелированных переменных. Условия Гаусса-Маркова 1. Математическое ожидание (среднее) случайного члена в любом наблюден должно быть равно нулю . Это условие выполняется всегда, если в модели есть константа. Условия Гаусса-Маркова 2. Дисперсия случайного члена должна быть постоянной для всех наблюдений . Условие гомоскедастичности случайного члена. Если условие не выполняется, говорят о гетероскедастичности случайного фактора. Условия Гаусса-Маркова Условия Гаусса-Маркова Вы явление и устранение Вы явления: тесты Голфелда - Квандта, Спирмена, Уайта. Устранение: модель оценивается взвешенным методом наименьших квадратов (ВМНК); корректировка стандартных ошибок, полученных с помощью МНК, по методу Уайта. Условия Гаусса-Маркова 3. Значения случайного фактора для разных наблюдений ( ) не коррелируют между собой. При невыполнении условия говорят об автокоррелированности случайного фактора. Условия Гаусса-Маркова Вы явление и устранение Вы явления: тест Дарбина-Уотсона. Устранение: модель оценивается нелинейным методом наименьших квадратов (НМНК); корректировка стандартных ошибок, полученных с помощью МНК, по методу Ньюи-Веста. Условия Гаусса-Маркова 4. Случайный фактор распределен независимо от объясняющих переменных. Это условие выполняется всегда, если регрессоры являются детерминированными, то есть не случайными величинами. Теорема Гаусса-Маркова При выполнении 4-х условий Г-М оценки коэффициентов регрессии, получаемые по МНК, являются несмещенными, эффективными и состоятельными. Несмещенность Математическое ожидание оценки равно оцениваемому параметру. Эффективность Имеют наименьшую дисперсию в классе всех линейных несмещенных оценок. Состоятельность При неограниченном увеличении объема выборки полученные оценки становятся близки к оцениваемым параметрам. Дополнительное условие Случайный фактор имеет нормальное распределение: . Это условие не нужно для обеспечения хороших свойств МНК - оценок. Оно обеспечивает корректность тестов, проверяющих гипотезы о коэффициентах регрессии.

Рекомендованные лекции

Смотреть все
Эконометрика

Эконометрика.Продвинутый уровень.

Кто владеет информацией – тот владеет миром У. Черчилль Эконометрика Эконометрика (продвинутый уровень) НИУ ВШЭ Ратникова Т.А. 2018 1 Что такое эконом...

Автор лекции

Ратникова Т.А.

Авторы

Эконометрика

Эконометрика как наука. Проблемы эконометрического моделирования

КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ РАЗДЕЛ I. ЭКОНОМЕТРИКА КАК НАУКА Тема 1. Проблемы эконометрического моделирования 1.1. Понятие эконометрики и ее место в экономических...

Эконометрика

Предмет и методы эконометрики

Федеральное агентство по образованию Государственное образовательной учреждение высшего профессионального образования Ульяновский государственный техн...

Автор лекции

Шанченко Н.И.

Авторы

Эконометрика

Эконометрика

ЭКОНОМЕТРИКА Конспект лекций 2011 Тема 1. Предмет, метод и задачи эконометрики. Вопросы 1. Определение и основные черты предмета эконометрики 2. Задач...

Эконометрика

Эконометрика.Математическое моделирование экономических процессов

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОСИЙ...

Автор лекции

Костюнин В.И.

Авторы

Эконометрика

Парная линейная регрессия

Тема 1. Парная линейная регрессия Цель и задачи Цель контента темы 1 — дать представление об эконометрическом моделировании, познакомить с моделью пар...

Эконометрика

Эконометрика.Эконометрический метод

ЭКОНОМЕТРИКА Курс лекций Введение Существуют различные варианты определения эконометрики: 1) расширенные, при которых к эконометрике относят все, что ...

Эконометрика

Эконометрика

КАЗАНСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ, ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ Кафедра экономико-математического моделирования И. И. ИСМАГИЛОВ, Е. И. КАД...

Автор лекции

Исмагилов И. И., Кадочникова Е. И., Костромин А. В.

Авторы

Эконометрика

Эконометрика.Парная регрессия и корреляция

ЭКОНОМЕТРИКА Курс лекций Екатеринбург 2012 Оглавление Оглавление ........................................................................................

Эконометрика

Эконометрика

ЭКОНОМЕТРИКА Лекции Автор: Сухарева Е.В. Содержание: 1. Введение в эконометрику 2. Парная регрессия и корреляция 3. Линейная модель парной регрессии и...

Автор лекции

Сухарева Е. В.

Авторы

Смотреть все