Гетероскедостичность и методы борьбы с ней
Анализ неоднородности наблюдений из-за дисперсии случайной ошибки эконометрической модели. Методы устранения гетероскедастичности остатков модели регрессии. Применение взвешивания и замен. Оценка ковариационной матрицы. Корректировка способом Уайта.
Подобные документы
Регрессионная модель как функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем. Гетероскедастичность — понятие прикладной статистики, означающее неоднородность наблюдений. Гомогенность дисперсии случайной ошибки.
статья, добавлен 23.03.2014Понятие гетероскедастичности. Рассмотрение тестов, позволяющих обнаружить гетероскедастичность (графический анализ остатков, тест ранговой корреляции Спирмена, тесты Парка, Голфелда-Квандта, Уайта). Статистическая значимость коэффициентов регрессии.
контрольная работа, добавлен 17.12.2017Построение ковариационной и корреляционной матрицы (количество строк и столбцов равно числу переменных). Статистический анализ построенной регрессии, определение значимости модели и ее параметров, анализ адекватности модели на основе критерия Фишера.
контрольная работа, добавлен 03.11.2018Построение диаграммы рассеяния линейной парной регрессии. Проверка наличия тренда в заданных значениях прибыли фирмы. Расчет выборочного коэффициента корреляции. Оценка дисперсии случайной составляющей эконометрической модели. Прогноз величины прибыли.
контрольная работа, добавлен 05.12.2016Спецификация эконометрической модели. Описание способов для определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии. Линейное уравнение множественной регрессии, сущность фиктивных переменных.
реферат, добавлен 31.03.2017Разработка эконометрической модели в пакете Econometric Views. Расчет модели множественной регессии для всей совокупности независимых факторов методом наименьших квадратов. Определение коэффициентов эластичности и детерминации. Анализ характера остатков.
курсовая работа, добавлен 04.12.2013Исследование причин и последствий невыполнения одной из фундаментальных предпосылок классической линейной регрессионной модели – предпосылки о постоянстве дисперсии отклонений. Выявление гетероскедастичности на основе тестов Голдфелда-Квандта и Глейзера.
курсовая работа, добавлен 05.05.2016- 8. Эконометрика
Основные этапы построения эконометрической модели. Оценка параметров линейной парной регрессии и нелинейных моделей. Отбор факторов при построении множественной регрессии. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование. Модели авторегрессии.
курс лекций, добавлен 16.05.2016 Приведение геометрической иллюстрации простой и ортогональной регрессии в пространстве переменных и наблюдений. Выведение формулы для дисперсии ошибки среднего и формулы оценки Вальда углового коэффициента регрессии. Оценка параметров систем уравнений.
учебное пособие, добавлен 28.12.2013Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции. Оценка параметров линейной и парной модели с полным перечнем факторов, влияние факторных переменных на Y по коэффициентам регрессии. Тестирование предпосылок теоремы Гаусса-Маркова для двух моделей.
контрольная работа, добавлен 18.04.2018Сущность множественного регрессионного анализа. Проблемы коррекции гетероскедастичности с помощью тестов Голдфельда-Квандта и Глейзера. Проверка качества уравнения регрессии и значимости коэффициента детерминации. Неоднородность дисперсий ошибок.
контрольная работа, добавлен 05.10.2013Особенности построения эконометрической модели зависимости одной переменной от двух или более независимых переменных. Суть графического метода проверки гипотезы о причинно-следственной связи, сравнение результатов тестов Голдфельда-Квандта и Глейзера.
курсовая работа, добавлен 29.08.2013Кредит как объект экономического исследования. Построение и анализ множественной эконометрической модели. Оценка параметров множественной линейной эконометрической модели с использованием парных коэффициентов корреляции. Анализ модели и оценка параметров.
курсовая работа, добавлен 16.05.2011Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков. Вычисление коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии.
задача, добавлен 11.06.2013Рассмотрение основных аспектов модели множественной регрессии. Проверка наличия мультиколинеарности факторов. Оценка статистической надежности уравнения регрессии с помощью F–критерия Фишера. Особенности расчета минимальных среднегодовых издержек.
контрольная работа, добавлен 08.03.2015Основные направления эконометрической деятельности. Этапы эконометрического исследования: постановка проблемы, спецификация моделей, оценка параметров модели. Сущность построения модели множественной регрессии. Анализ оценок метода наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 03.01.2012Исследование предложений на автомобиль Renault Duster на сайте auto.ru. Проверка данных на мультиколлинеарность. Выбор факторов для построения модели. Оценка уровня точности эконометрической модели. Исследование качества уравнения модели регрессии.
статья, добавлен 05.05.2019Рассмотрение методов оценивания матрицы корреспонденций на основе наблюдений за транспортными потоками и с учетом априорной информации. Проблемы транспортной модели на основе матрицы корреспонденций. Особенности модели в виде матрицы корреспонденций.
статья, добавлен 25.11.2016Оценка параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов. Проверка регрессии на гетероскедастичность. Нахождение коэффициента автокорреляции остатков. Сравнение факторной и остаточной дисперсии в расчете на одну степень свободы.
контрольная работа, добавлен 01.06.2020Отбор факторов в модель множественной регрессии. Линейная модель, матричная форма. Оценка параметров модели и качества множественной регрессии. Анализ и прогнозирование на основе многофакторных моделей. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции.
презентация, добавлен 26.12.2014Этапы построения эконометрической модели. Применение парной регрессии в исследованиях. Задачи корреляционно-регрессионного анализа. Виды функций, часто используемых в эконометрическом моделировании. Показатели силы связи в моделях парной регрессии.
презентация, добавлен 09.11.2013Построение линейного уравнения парной регрессии y от x. Причины существования случайной ошибки. Определение среднеквадратического отклонения; коэффициентов корреляции, эластичности, детерминации. Оценка статистической значимости парной линейной регрессии.
контрольная работа, добавлен 14.04.2021Методы и модели регрессионного анализа. Переменные регрессии, классическая и обобщенная линейная модели. Системы эконометрических уравнений. Анализ временных рядов и факторы, влияющие на значения элементов ряда. Алгоритмические методы сглаживания.
курс лекций, добавлен 10.02.2016Основные элементы эконометрической модели. Спецификация модели парной линейной регрессии. Основные предположения регрессионного анализа. Коэффициенты детерминации и парной корреляции. Проверка статистической значимости в парной линейной регрессии.
реферат, добавлен 27.12.2016Изучение характеристик модели (коэффициента корреляции, коэффициента детерминации, остатков, значимости F-критерия Фишера). Рассмотрение экономической интерпретации коэффициентов модели. Использование расчета показателя относительной ошибки аппроксимации.
задача, добавлен 15.04.2014