Меню





Избавление гетероскедастичности


Кроме того, в этом случае оказывается смещённой и несостоятельной классическая оценка ковариационной матрицы МНК-оценок параметров. Поскольку МНК -оценки параметров моделей остаются несмещёнными состоятельными даже при гетероскедастичности, то при достаточном количестве наблюдений возможно применение обычного МНК.

Просмотры Читать Править Править код История.

Избавление гетероскедастичности

Для устранения автокорреляции как и в случае с гетероскедастичностью можно воспользоваться обобщенным методом наименьших квадратов ОМНК. Главная Случайная страница Обратная связь Разделы: Ошибки полученного уравнения 6 не подвержены автокорреляции, поэтому на данном этапе можно применить к модели метод наименьших квадратов.

Избавление гетероскедастичности

Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. Наличие гетероскедастичности случайных ошибок приводит к неэффективности оценок , полученных с помощью метода наименьших квадратов. Однако, для более точных и правильных статистических выводов необходимо использовать стандартные ошибки в форме Уайта.

В других проектах Викисклад. Для того чтобы избавиться от гетероскедастичности, необходимо разделить каждый член регрессионного уравнения. Эконометрика Регрессионный анализ.

Эта страница в последний раз была отредактирована 10 апреля в Для того чтобы избавиться от гетероскедастичности, необходимо разделить каждый член регрессионного уравнения. Главная Случайная страница Обратная связь Разделы:

Дата добавления: Можно использовать эту преобразованную модель непосредственно, а можно использовать полученные оценки параметров как оценки параметров исходной модели взвешенный МНК. Умножаем обе части уравнения 2 на ;.

Предположим, что дисперсия регрессионных остатков связана с некоторой переменной z t зависимостью вида. Условия использования. Нарушение авторских прав. Гетероскедастичность англ. В первом приближении наличие гетероскедастичности можно заметить на графиках остатков регрессии или их квадратов по некоторым переменным, по оцененной зависимой переменной или по номеру наблюдения.

Однако на практике часто не удается с уверенностью определить причину и форму гетероскедастичности. В других проектах Викисклад. Теоретически полученные таким образом оценки должны быть лучше.

Пространства имён Статья Обсуждение. Главная Случайная страница Обратная связь Разделы: Эконометрика Регрессионный анализ. Обычно в качестветакой модели используется авторегрессионный процесс первого порядка AR 1.

В первом приближении наличие гетероскедастичности можно заметить на графиках остатков регрессии или их квадратов по некоторым переменным, по оцененной зависимой переменной или по номеру наблюдения. На этих графиках разброс точек может меняться в зависимости от значения этих переменных.

Для устранения автокорреляции как и в случае с гетероскедастичностью можно воспользоваться обобщенным методом наименьших квадратов ОМНК. Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия.

В первом приближении наличие гетероскедастичности можно заметить на графиках остатков регрессии или их квадратов по некоторым переменным, по оцененной зависимой переменной или по номеру наблюдения. Обычно в качестветакой модели используется авторегрессионный процесс первого порядка AR 1.

Для применения ОМНК необходимо специфицировать модель автокорреляции регрессионных остатков.

Главная Случайная страница Обратная связь Разделы: Эконометрика Регрессионный анализ. То есть скорее всего стандартное отклонение случайной ошибки модели следует полагать пропорциональным стоимости активов:. Пространства имён Статья Обсуждение.

В других проектах Викисклад. Теоретически полученные таким образом оценки должны быть лучше. Поскольку то. То есть скорее всего стандартное отклонение случайной ошибки модели следует полагать пропорциональным стоимости активов:. Для применения ОМНК необходимо специфицировать модель автокорреляции регрессионных остатков.

Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Свяжитесь с нами Разработчики Соглашение о cookie Мобильная версия. Можно использовать эту преобразованную модель непосредственно, а можно использовать полученные оценки параметров как оценки параметров исходной модели взвешенный МНК.

На этих графиках разброс точек может меняться в зависимости от значения этих переменных. Однако, для более точных и правильных статистических выводов необходимо использовать стандартные ошибки в форме Уайта. Для применения ОМНК необходимо специфицировать модель автокорреляции регрессионных остатков.

В других проектах Викисклад.



Пенис спиралевидный
Порно большие сиськи германии
Cleo гта сан андреас минет
В пизду узбечки
У горшков для орхидеи должна быть дырка
Читать далее...

<