- •Параметричний критерій Гольдфельда-Квандта)
- •Узагальнений метод найменших квадратів
- •Метод найменших квадратів в матричному вигляді.
- •Властивості мнк оцінок:незаміщеність.
- •Оцінювання авто регрес моделей: Метод Уоліса
- •6.Інтервальний прогноз для окремого передбачення
- •7 Anova
- •8. Прогноз однофакторної моделі
- •9. Стандартні помилки та довірчі інтервали оцінок параметрів одно факторної моделі.
- •10. Кореляційний аналіз. Матриці r0, r1/
- •11. Скоригований коефіцієнт детермінації за Тейлом та Амемією
- •15. Критерій Дарбіна – Уотсона. Області прийняття dw
- •16. Тестування гетероскедастичності залишків
- •17. Метод Ейткена
- •19. Дисперсійний аналіз. Anova у однофакторный моделі.
- •24 Однокроковим метод (нмнк)
24 Однокроковим метод (нмнк)
Він складається з двох процедур. Спочатку застосовується 1МНК для оцінки параметрів кожного рівняння зведеної форми моделі . Основна особливість такої форми полягає в тому, що її здобуто в результаті розв’язування структурної системи рівнянь відносно поточних значень ендогенних змінних, і зведена форма виражає їх як функції всіх інших змінних моделі таким чином, що кожне рівняння в такій формі має поточне значення тільки однієї ендогенної змінної.
— найкраща
незміщена оцінка параметра
;
— найкраща
незміщена оцінка параметра
;
— найкраща
незміщена оцінка параметра
першого рівняння;
— найкраща
незміщена оцінка параметра
другого рівняння.
З
1-го знайдемо значення параметра
для першого рівняння структурної форми:
.
Оскільки
Y=S+Z,
то справджується рівність:
Звідси:
.
На основі всіх рівнянь записуемо :
.
Оскільки
= 0
при
,
то
.
Щоб визначити зміщення для скінченної
вибіркової сукупності, обчислимо
математичне сподівання
.
