Содержание
- 2. 1) Модель множественной регресии (МР) 2) 3)
- 3. Матричная запись
- 4. 1) Выборочная модель МР 2)
- 5. Матричная запись
- 6. Рекомендация: Целесообразно: объем выборки должен быть в 6-7 раз больше числа независимых переменных. Число степеней свободы:
- 7. Независимые переменные – величины неслучайные, возмущения - есть СВ. МО возмущений равны 0. Дисперсия возмущений постоянна
- 8. 4. Отсутствие автокорреляции в возмущениях и их некоррелированность со всеми НП. 5. Возмущения распределены по нормальному
- 9. Для классической нормальной линейной модели МР МНК-оценки параметров модели имеют наименьшую дисперсию в классе линейных несмещенных
- 10. 2. Оценка параметров линейной модели МР
- 11. Метод наименьших квадратов Оценки параметров ЛММР согласно МНК будем искать из условия: Условиями минимума функции являются
- 12. 1) 2) Матричный метод 3)
- 13. 1) Гомоскедастичность Гетероскедастичность 2)
- 14. Понятие автокорреляции
- 15. Обобщенный метод наименьших квадратов Теорема. Если в схеме Гаусса-Маркова не выполняется предпосылка о гомоскедастичности и некорелированности
- 16. Взвешенный метод наименьших квадратов Теорема. Если в схеме Гаусса-Маркова не выполняется предпосылка о гомоскедастичности случайных возмущений,
- 17. Взвешенный метод наименьших квадратов
- 18. Мультиколлинеарность (МТК) – это явление высокой взаимной коррелированности НП. Два вида МТК: 1) совершенная (строгая, полная)
- 19. Последствия МТК: Оценки коэффициентов УМР ненадежны и неустойчивы (увеличиваются стандартные ошибки оценок и уменьшаются t-статистики МНК-оценок)
- 20. Последствия МТК: Оценки коэффициентов УМР становятся очень чувствительными к ошибкам спец. Осложнение процесса определения наиболее существенных
- 21. Причины возникновения МТК: НП характеризуют одну и туже сторону экон. процесса Использование в модели НП, суммарное
- 22. Методы устранения мультиколлинеарности Переход к смещенным методам оценивания «Ридж – регрессия» («гребневая регрессия»)
- 23. Регрессия на главных компонентах
- 25. Тема №1. Линейные эконометрические модели Оценивание параметров ЭМ с учетом ограничений
- 26. Ограничения 1) 2) 3)
- 27. Целевая функция 1) при ограничениях 2) 3)
- 28. Тема №1. Линейные эконометрические модели 5. Проверка качества линейных моделей МР (самостоятельная проработка)
- 29. Проверка статических гипотез Виды статистических гипотез: 1) Нулевые (основные); 2) альтернативные (конкурирующие). Альтернативная гипотеза H1 -
- 30. Проверка статических гипотез Ошибка первого рода – отвергается нулевая гипотеза, когда она верна. Обозначают α и
- 31. Проверки статистических гипотез Случайная величина К, построенная по результатам наблюдений для проверки нулевой гипотезы, наз. статистическим
- 32. Критическая область Область принятия гипотезы H0 Статистическая проверка гипотез
- 33. Проверка статических гипотез Статистический критерий определяется заданием: 1) статистической гипотезы Н0; 2) уровня значимости α; 3)
- 34. 1. Нахождением критических точек, соответствующих заданным уровням значимости . 2. Нахождением уровня значимости P (значимой вероятности)
- 35. 2. Задается уровень значимости 1. Формулировка нулевой и альтернативной гипотез 3. Определение объема выборки n. Общая
- 36. 1. Нахождением критических точек, соответствующих заданным уровням значимости . 2. Нахождением уровня значимости P (значимой вероятности)
- 37. Общая СумКО (TSS) Факторная СумКО (ESS) Остаточная СумКО (RSS) Качество подгонки данных моделью
- 38. Коэффициенты R2 в разных моделях с разным числом наблюдений (и переменных) несравнимы
- 39. 1) 2) Скорректированные коэффициенты в разных моделях с разным числом наблюдений (и переменных) ограниченно сравнимы
- 40. 1) 2)
- 41. Проверка значимости коэффициентов
- 42. Проверка статических гипотез Статистический критерий определяется заданием: 1) статистической гипотезы Н0; 2) уровня значимости α; 3)
- 43. Критическая область Область принятия гипотезы H0 Статистическая проверка гипотез
- 44. Проверка статических гипотез Ошибка первого рода – отвергается нулевая гипотеза, когда она верна. Обозначают α и
- 45. Проверка значимости коэффициент b0
- 46. 1) 3) 2)
- 47. - параметр значим 1) 2) 3) Проверка значимости коэф. УМР Общий случай
- 48. Вычисление критической точки РС
- 49. 1) Доверительный интервал 2) Предельная ошибка
- 50. - прин. H1 1) 2) 3) Односторонние проверка значимости коэф. УМР
- 51. - правосторонняя 1) 2) 3) Односторонние гипотезы - левосторонняя Если имеется информация о знаках коэф. Знак
- 53. Оценка значимости УМР 1) 2) 3)
- 54. - прин. H1 1) 2) 4) Тестирование одного линейного ограничения Общий случай
- 55. - модель значима 1) 2) 3)
- 56. Вычисление критической точки РФ для правосторонней критической области
- 57. Меры точности РМ: 1. Средняя квадратическая ошибка остаточной компоненты на 1 степень свободы (стандартная ошибка регрессии
- 58. - хороший подбор РМ 2. Средняя относительная ошибка аппроксимации
- 59. Типичные ошибки в использовании показателей качества ПР
- 62. Скачать презентацию