Содержание
- 2. Гетероскедастичность - это предположение о неоднородности дисперсий случайных ошибок модели регрессии. Случайная ошибка модели регрессии -
- 3. Гомоскедастичность - это предположение о постоянстве дисперсии случайной ошибки е для всех i наблюдений модели регрессии.
- 4. В соответствии с третьей предпосылкой МНК требуется, чтобы дисперсия остатков была гомоскедастичной. Это значит, что для
- 5. Последствия гетероскедастичности остатков модели регрессии: оценки нормальной линейной модели регрессии остаются несмещенными и состоятельными, но теряется
- 6. При малом объеме выборки, что наиболее характерно для эконометрических исследований, для оценки гетероскедастичности может использоваться метод
- 7. 1 этап. Упорядочение n наблюдений по мере возрастания переменной x. 2 этап. Исключение из рассмотрения С
- 8. При выполнении нулевой гипотезы о гомоскедастичности отношение R будет удовлетворять F-критерию с (n-C-2p):2 степенями свободы для
- 9. Возможны варианты: если ei зависит от уx, то: 1. остатки ei не случайны. 2. остатки ei,
- 10. Коэффициент корреляции между ei и ej, где ei — остатки текущих наблюдений, ej — остатки предыдущих
- 11. Обобщенный МНК для корректировки гетероскедастичности. В общем виде для уравнения yi=a+bxi+ei при где Ki – коэффициент
- 12. Тогда дисперсия остатков будет величиной постоянной. От регрессии у по х перейдем к регрессии на новых
- 13. При использовании обобщенного МНК с целью корректировки гетероскедастичности коэффициент регрессии b представляет собой взвешенную величину по
- 14. Тест Глейзера обнаружения гетероскедастичности остатков модели регрессии Тест Глейзера основывается на регрессии абсолютных значений остатков |
- 16. Скачать презентацию