|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Теоретический материал. Для того чтобы оценки, полученные по МНК, давали «наилучшие» результаты, мы потребуем от остаточного члена или ошибки e и от X выполнения следующих условийДля того чтобы оценки, полученные по МНК, давали «наилучшие» результаты, мы потребуем от остаточного члена или ошибки e и от X выполнения следующих условий. 1. - спецификация модели. Отражает представление о механизме зависимости Y и X и выбор объясняющей переменной X. 2. X 1,…, Xk – детерминированные вектора, линейно независимые в Rn, т. е. матрица X имеет ранг k. Линейная независимость нужна для совместности системы нормальных уравнений. В случае зависимости определитель системы мал и вносит большую погрешность. Из детерминированности следует условие, более сильное, что объясняющие переменные не коррелируют со случайной переменной. Во-первых, коррелирует с?; во-вторых, возможна связь X и Y, т.е. взаимосвязь. Это невозможно, так как регрессии X на Y и Y на X совпадают при функциональной зависимости. 3. . Это обуславливает предположение, что при МНК предполагается, что у зависит только от х:
тогда и только тогда, когда .
4. , дисперсия ошибки не зависит от номера наблюдения. Условие независимости ошибок от номера наблюдения называют гомоскедастичностью. Случай, когда условие гомоскедастичности нарушается, называется гетероскедастичностью. Это означает, что в каждом наблюдении неучтенные факторы оказывают одинаковое влияние. 5. при , т. е. некоррелированность ошибок разных наблюдений. Предполагает отсутствие систематической связи между значениями случайного члена в любых двух наблюдениях. Почти всегда нарушается, если данные представляют собой временные ряды. Если это условие не выполняется, говорят об автокорреляции остатков. Отсутствие автокорреляции означает, что все существенные переменные уже учтены в х. Если бы это было бы не так, то y зависел от?. Если , то - существенный фактор. 6. . Это следует из того, что e i включает в себя много факторов, которые можно считать независимыми и нужно для получения интервальных оценок. Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |