Аналіз порушення умов випадкових відхилень під час регресійного аналізу за допомогою методу найменших квадратів. Огляд застосування економетричних моделей за теоремою Гаусcа-Маркова. Прояви гомоскедастичності моделей МНК з випадковими векторами.
УЗАГАЛЬНЕНІ ЕКОНОМЕТРИЧНІ МОДЕЛІМоделі, для яких не виконуються передумови Гаусса-Маркова, можна розділити на три групи: До першої належать такі моделі, для яких виконуються наступні умови стосовно компонент випадкового вектора : 1) вони мають нульові математичні сподівання: 2) між собою є попарно некорельовані: В цьому випадку коваріаційна матриця випадкового вектора буде мати такий вигляд: Отже: (1) До другої групи належать моделі, для яких виконуються такі умови: 1) збурення мають нульові математичні сподівання: 2) вони є попарно корельованими: (2) Тому в цих моделях хоча умова гомоскедастичності (сталість дисперсій залишків) і виконується, але використання звичайного МНК не рекомендується внаслідок існування коваріаційних моментів між випадковими залишками. Для моделей першої групи статистична оцінка параметрів здійснюється шляхом використання зваженого методу найменших квадратів. Для моделей другої та третьої груп - узагальненого методу найменших квадратів, які будуть розглянуті в наступних пунктах.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
