Спецификация эконометрической модели. Описание способов для определения наличия или отсутствия мультиколлинеарности. Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии. Линейное уравнение множественной регрессии, сущность фиктивных переменных.
При низкой оригинальности работы "Спецификация эконометрической модели множественной регрессии", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Спецификация эконометрической модели множественной регрессииОтбор факторов, включаемых в регрессию - один из важнейших этапов построения модели регрессии. Подходы к отбору факторов могут быть разные: один из них основан на анализе матрицы коэффициентов парной корреляции, другой - на процедурах пошагового отбора факторов. Оценки параметров ненадежны, обнаруживают большие стандартные ошибки и меняются с изменением объема наблюдений (не только по величине, но и по знаку), что делает модель непригодной для анализа и прогнозирования. Модель линейной регрессии, в которой вместо истинных значений параметров подставлены их оценки (а именно такие регрессии и применяются на практике), имеет вид где - вектор оценок параметров; - вектор «оцененных» отклонений регрессии, остатки регрессии ; - оценка значений , равная . эконометрический мультиколлинеарность регрессия линейный Сущность данного метода заключается в нахождении параметров модели (?, ?), при которых минимизируется сумма квадратов отклонений эмпирических (фактических) значений результативного признака от теоретических, полученных по выбранному уравнению регрессии: В итоге получаем систему нормальных уравнений: Эту систему можно записать в виде: Решая данную систему линейных уравнений с двумя неизвестными получаем оценки наименьших квадратов: В уравнениях регрессии параметр ? показывает усредненное влияние на результативный признак неучтенных факторов, а параметр ? - коэффициент регрессии показывает, насколько изменяется в среднем значение результативного признака при увеличении факторного на единицу.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
