16. Мультиколлениарность

Тесная зависимость между между факторными признаками  назыв мультикол. При мультикол имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга. Наличие мультиколленеарности приводит к:1,искажению параметров модели2,изменению смысла экономической интерпритации коэфф.регрессии 3.слабой обусл сис-мы нормальных уравнений 4.осложнению процесса опред-я наиб существенных факторных признаков.Причины мул:1.изуч факторные признаки характер одну и ту же сторону явления или процесса 2.использование в кач-ве факторных признаков показателей,суммарное значение кот представл собой постоянную величину 3.Факторные признаки явл составными элементами друг друга.Индикатор опред-я мультиколлен-превышение линейного коэфф корреляции 0,8 .Если rx1x2>0.8,то от одного из факторов след отказаться

17. Применение фиктивных переменных

Зачастую на результативный признак оказывает влияние различные качеств признаки (пол, образование, форма собственности).При вводе таких переменных в регрессионную модель им присваиваются те или иные цифровые метки, тем самым преобразовывая качественную переменную в количественную .Такие переменные называются в эконометрике фиктивными или структурными. При вводе фиктивной переменной в регрессионную модель уравнения экономически не интерпретируются. Целесообразно в регрессионную модель вкл не более одной фиктивной переменной. Качеств признаки могу приводить к неоднородности исследуемой совокупности, что может быть учтено 2 путями: 1.регрессия строится для каждой качественно отличной группы единиц совокупности, чтобы преодолеть неоднородность данных 2.общая регрессионная модель строится для совокупности в целом, учитывая неоднородность данных.

18. Предпосылки мнк

Несмещенность оценки коэффициентов регрессии означ, что мат ожидание остатков=0. Эффективность оценок коэф регрессии характер наим дисперсию остатков. Состоятельность оценок характ увеличение их точности с увеличением объема выборки. Исследование остатков(Е) предполагает проверку наличия след. 5 предпосылок МНК: 1.случайный характер Е (Если Е зависит от ух ,то возможны след варианты: а.Е не случайны (график дуга) б.не им случ дисперсии(график две линии под наклоном между ними остатки)в.носят систематич хар-р (график углом) В этихслучаях необх применять др функцию, либо вводить дополнит информацию и заново строить уравнение регрессии, пока остатки не будут случайными) 2.нулевая средняя величина Е, независимо от х

3.гомоскедастичность (дисперсия каждого отклонения Е одинакова для всех) 4.отсутств автокорреляции остатков. Автокорреляция остатков означ наличие корреляции между остатками текущих и предыдущих наблюдений.

19. Гомоскедастичность

Если для каждого значения фактора х остатки имеют одинаковую дисперсию, то имеет место гомоскедастичность (если не соблюд гетероскедастичность)Обнаружение гетероскедастичности.

1.графический анализ остатков          

2.тест ранговой корреляции Спирмена. при использовании данного теста предполаг, что дисперсия отклонения будет либо увеличиваться, либо уменьшаться с увелечинием значения х.

3.опред расчетное значение т-критерия Стьюдента. Если расч больше табл, то гетероскедастичность остатков отсутств.(присутств гомоскед)

3.Тест Парка.

4.Тест Глейзера.

5.Тест Голдфелда-Квандта. Предполагается что сред квадр отклонение пропорц значению х, предполаг что остатки имеют нормальное распределение и отсутств их автокорреляция.1.Все n-наблюд упорядочив по величине х.2.вся упоряд выборка разбивается на 3 подвыборки  3.оценив отдельные регрессии для первой и третей подвыборок.4.для сравнения соотв дисперсий строится F-статистика  Расч сравнив с табл. Если расч больше табл, то гипотеза об отсутствии гетероскедастичности (присутств гомоскедаст) отклоняется.