АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Фиктивная переменная сдвига: спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной сдвига; экономический смысл параметра при фиктивной переменной; смысл названия

Читайте также:
  1. CALS в широком смысле
  2. II. Право на фабричные рисунки и модели (прикладное искусство), на товарные знаки и фирму
  3. Obj: TTextReader; // объектная переменная
  4. Автокорреляция остатков модели регрессии. Последствия автокорреляции. Автокорреляционная функция
  5. Аддитивная и мульпликативная модели временного ряда
  6. Адекватность трендовой модели
  7. Алгоритм оценки и проверки адекватности нелинейной по параметрам модели (на примере функции Кобба-Дугласа).
  8. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели (сущность этапов проверки, расчетные формулы, формулировка вывода).
  9. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
  10. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
  11. Алгоритм проверки значимости регрессоров во множественной регрессионной модели: выдвигаемая статистическая гипотеза, процедура ее проверки, формулы для расчета статистики.
  12. Альтернативные модели потребления.

 

Спецификация парной регрессионной модели с фиктивной

переменной сдвига имеет вид

где

Значение фиктивной переменной dt=0 называется базовым, или

сравнительным. Выбор базового значения определяется целями

исследования или принимается произвольно. При замене базового значения переменной суть модели не меняется, а меняется знак параметра Yнапротивоположный. Для того чтобы дать интерпретацию параметру δ, определим условное мат. ожидание зависимой переменной:

Т.о., величина δ -это среднее изменение изучаемого признака при переходе из одной категории в другую при неизменных значениях остальных параметров.

Геометрическая интерпретация параметра δ: Проверка статистической значимости параметра δ показывает, влияет ли данный качественный признак на зависимую переменную или нет.

Применение фиктивных переменных при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели; проблема мультиколлинеарности; экономический смысл параметров при фиктивных переменных.

 

Пусть Y — объем потребления некоторого продукта за

месяц t. Предположим, что потребление зависит от времени года. Для выявления фактора сезонности в спецификацию модели вводятся три бинарные переменные:

Оценим регрессию:

Четвертая бинарная переменная dt4 не вводится из-за проблемы

Мультикол-ти, т.к. тогда для каждого месяца выполняется тождество:

что означает линейную зависимость регрессоров и невозможность получить МНК-оценки параметров модели.

Условное мат. ожидание зависимой переменной:

Т.о., в соответствии с данной спецификацией, среднемесячный объем потребления по сезонам равен: Оценки параметров показывают средние сезонные отклонения в объеме потребления по отношению к осеннему (базовому) месяцу.

-результат оценивая, который проверяется на силу зависимости от сезонности


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.)