Обобщенная линейная модель с гетероскедастичными остатками


По сравнению с гетероскедастичностью возмущений автокорреляция приводит, наоборот, к завышению стандартных ошибок коэффициентов уравнения регрессии. Наиболее часто для этой цели используется тест Дарбина—Уотсона , основанный на предположении, что если имеется автокорреляция возмущений, то она присутствует и во временном ряду остатков регрессии.

Проверка проводится для всех факторов, включенных в модель, либо только для факторов, предположительно влияющих на однородность исследуемой совокупности.

Обобщенная линейная модель с гетероскедастичными остатками

Особенно часто на практике приходится сталкиваться с ситуациями, в которых не выполняются предпосылки 3 и 4 о том, что возмущения модели имеют постоянную дисперсию и не коррелированны между собой. Автокорреляция возмущений бывает положительной или отрицательной. Такие регрессионные модели называются моделями с гетероскедастичностью возмущений.

Обобщенная линейная модель с гетероскедастичными остатками

Для получения несмещенных и наиболее эффективных оценок параметров такой модели применяют обобщенный метод наименьших квадратов Generalized Least Squares , условие которого имеет вид:. Если имеет место гетероскедастичность возмущений, то оценки параметров модели 1 обычным методом наименьших квадратов не будут эффективными, т.

Оценивание параметров моделей с гетероскедастичностью возмущений.

Главная Случайная страница Контакты. Предпосылка 4 [условие 10 ] может не выполняться при построении регрессионной модели по временным рядам исследуемых переменных, где ввиду наличия тенденции последующие уровни ряда могут зависить от предыдущих уровней. Нам важно ваше мнение!

На основе таких результатов может быть сделан ошибочный вывод о несущественном влиянии исследуемого фактора на зависимую переменную, в то время как на самом деле влияние фактора на нее значимо. В последнем случае для выявления автокорреляции используется коэффициент автокорреляции остатков первого порядка.

Модель Штерна. Отключите adBlock! Свойства оценок обычного метода наименьших квадратов. По сравнению с гетероскедастичностью возмущений автокорреляция приводит, наоборот, к завышению стандартных ошибок коэффициентов уравнения регрессии. Статистическая гипотеза об одинаковой дисперсии возмущений не отклоняется, если F -статистика не превышает табличное значение F -критерия Фишера для принятого уровня значимости a и чисел степеней свободы числителя и знаменателя , где р — число факторов в модели см.

Невыполнение предпосылок 3 и 4 означает, что ковариации и дисперсии возмущений могут быть произвольными, т. Все n остатков упорядочиваются по возрастанию значений фактора X j.

Отключите adBlock! Аксиоматическая модель Аналитическая модель Базовая макроэкономическая модель Базовая модель принятия решений в условиях многокритериальности. Модель множественной регрессии, для которой выполняется условие 22 , называется обобщенной линейной моделью множественной регрессии Generalized Linear Multiple Regression Model.

Наиболее часто для этой цели используется тест Дарбина—Уотсона , основанный на предположении, что если имеется автокорреляция возмущений, то она присутствует и во временном ряду остатков регрессии.

При наличии автокорреляции возмущений обычный метод наименьших квадратов дает несмещенные и состоятельные оценки параметров модели, которые однако неэффективны, т. Обобщенная модель регрессии Читайте также: При малом числе наблюдений, что характерно для эконометрических исследований, для выявления гетероскедастичности может использоваться метод Голдфельда—Квандта.

По сравнению с гетероскедастичностью возмущений автокорреляция приводит, наоборот, к завышению стандартных ошибок коэффициентов уравнения регрессии. Другими причинами автокорреляции являются:. Отключите adBlock! Модель Гельмгольца-Перрена II.

Особенно часто на практике приходится сталкиваться с ситуациями, в которых не выполняются предпосылки 3 и 4 о том, что возмущения модели имеют постоянную дисперсию и не коррелированны между собой. Статистическая гипотеза об отсутствии автокорреляции возмущений не отклоняется на принятом уровне значимости a, если коэффициент автокорреляции не превышает по абсолютной величине критическое значение см.

Нам важно ваше мнение! Например, при исследовании зависимости стоимости туристической путевки переменная Y от среднемесячного дохода клиента турагенства фактор X можно ожидать, что для более обеспеченных клиентов разброс расходов на отдых выше, чем для менее обеспеченных, то есть дисперсия возмущений не будет одинаковой для разных значений фактора X рис.

Статистическая гипотеза об отсутствии автокорреляции возмущений не отклоняется на принятом уровне значимости a, если коэффициент автокорреляции не превышает по абсолютной величине критическое значение см.

В упорядоченном ряду выбирают k первых и k последних остатков, при этом k должно быть больше числа факторов, включенных в модель. Отключите adBlock! Обобщенная модель регрессии Читайте также: На графике временного ряда остатков регрессии это выражается, например, в чередовании зон положительных и отрицательных остатков рис.

Оценивание параметров моделей с гетероскедастичностью возмущений. Дата добавления:

Модель Гельмгольца-Перрена II. Модель Штерна. Свойства оценок обычного метода наименьших квадратов. В противном случае делают вывод об автокорреляции возмущений: Невыполнение предпосылки 3 , то есть нарушение условия гомоскедастичности возмущений 8 , означает, что дисперсия возмущения зависит от значений факторов.

Обычно принимают. Такие регрессионные модели называются моделями с гетероскедастичностью возмущений.

Автокорреляцию возмущений выявляют путем исследования ряда остатков с помощью разных критериев. Аксиоматическая модель Аналитическая модель Базовая макроэкономическая модель Базовая модель принятия решений в условиях многокритериальности. Наиболее часто для этой цели используется тест Дарбина—Уотсона , основанный на предположении, что если имеется автокорреляция возмущений, то она присутствует и во временном ряду остатков регрессии.

На основе таких результатов может быть сделан ошибочный вывод о несущественном влиянии исследуемого фактора на зависимую переменную, в то время как на самом деле влияние фактора на нее значимо. Проверка по некоторому фактору X j выполняется в следующей последовательности:.

Проверка по некоторому фактору X j выполняется в следующей последовательности:. Да Нет. Автокорреляция возмущений бывает положительной или отрицательной.



Николь коко остин сиси порно
Порновидео рука по локоть в пизде
Покажите древнегреческие куклы
Чечены ебут шлюх
Шахар вайсер гей
Читать далее...

Категории