- •Методи побудови загальної лінійної моделі
- •4.2. Специфікація моделі
- •4.3. Передумови застосування методу найменших квадратів (1мнк)
- •4.4. Оператор оцінювання 1мнк
- •4.5. Властивості оцінок параметрів
- •4.6. Коваріаційна матриця оцінок параметрів моделі
- •4.7. Прогноз залежної змінної.
- •4.8. Оцінювання прогнозних можливостей моделі
- •4.9. Побудова економетричної моделі на основі покрокової регресії
- •4.10. Коефіцієнти детермінації і кореляції
- •4.11. Частинні коефіцієнти кореляції та коефіцієнти регресії
- •4.12. Перевірка значущості та інтервали довіри
- •4.12.1. Значущість економетричної моделі. Гіпотезу про рівень значущості зв’язку між залежною і пояснювальними змінними можна перевірити за допомогою f-критерію:
- •Мультиколінеарність
- •6.2. Основні наслідки мультиколінеарності
- •1. Дисперсія і коваріація оцінок параметрів моделі різко збільшуються.
- •2. Похибки оцінок параметрів значно збільшуються, відповідно збільшуються їхні інтервали довіри.
- •6.3. Ознаки мультиколінеарності
- •6.4. Алгоритм Фаррара—Глобера
- •Гетероскедастичність
- •7.2. Наслідки гетероскедастичності
- •7.3. Методи визначення гетероскедастичності
- •1) ;2);
- •7.4. Визначення матриці s
- •7.5. Узагальнений метод найменших квадратів (метод Ейткена)
- •7.6. Прогноз
- •1. Дослідимо гетероскедастичність на основі тесту Гольфельда—Квандта.
- •61,531049,
- •58,595781.
- •Автокореляція
- •8.2. Перевірка наявності автокореляції
- •8.3. Оцінвання параметрів моделі з автокорельованими залишками
- •8.4. Прогноз
- •6.5. Методи звільнення від мультиколінеарності
4.4. Оператор оцінювання 1мнк
Оцінимо методом 1МНК параметри моделі (4.1), для якої виконуються чотири розглянуті щойно умови.
Рівняння (4.1) подамо у вигляді: . Тоді суму квадратів залишківu можна записати так:
(4.5)
Продиференціюємо цю умову за і прирівняємо похідні до нуля:
або(4.6)
X — матриця, транспонована щодо матриці пояснювальних змінних X.
Звідси
(4.7)
Рівняння (4.6) дає матричну форму запису системи нормальних рівнянь, а формула (4.7) показує, що вектор є розв’язком системи таких рівнянь.
Формули (4.6) і (4.7) можна дістати й інакше.
Так, помноживши рівняння (4.1) зліва спочатку на а потім на матрицюдістанемо:
Оскільки то справджується рівність
Згідно з (4.4), коли ,отже,
Неважко показати, що оцінки Â, обчислені за (4.7), мінімізують суму квадратів залишків u.
Згідно з цим значення вектора Â є розв’язком системи нормальних рівнянь
Якщо незалежні змінні в матриці X взяті як відхилення кожного значення від свого середнього, то матрицю називаютьматрицею моментів.
У цьому разі числа, розміщені на її головній діагоналі, характеризують величину дисперсій незалежних змінних, інші елементи відповідають взаємним коваріаціям.
Отже, структура матриці моментів відбиває зв’язки між пояснювальними змінними. Чим ближчі показники коваріацій до значень дисперсій, тим ближчий визначник матриці до нуля і тим гірші оцінки параметрів. Далі буде показано, що стандартні похибки параметрівпрямо пропорційні до значень, розміщених на головній діагоналі матриці.
Розглянемо приклад оцінювання параметрів моделі 1МНК.
Приклад 4.1. Оцінити параметри економетричної моделі, що характеризує залежність між тижневими витратами на харчування, загальними витратами та розміром сім’ї. Вихідні дані наведено в табл. 4.1.
Розв’язання. Запишемо економетричну модель:
,
де Y,—відповідно фактичні та розрахункові значення за моделлю тижневих витрат на харчування;
X1 — загальні витрати;
X2 — розмір сім’ї;
u — залишки;
, ,— оцінки параметрів моделі.
Таблиця 4.1
Оператор оцінювання параметрів моделі за 1МНК має вигляд:
де;
—матриця, транспонована до матриці X.
Матриця X крім двох векторів незалежних змінних містить вектор одиниць. Він дописується в цій матриці ліворуч тоді, коли економетрична модель має вільний член. не дописуючи вектора одиниць, вільний член можна обчислити, скориставшись рівністю:
де — середнє значення залежної змінної;,— середні значення незалежних зміннихі.
Згідно з оператором оцінювання знайдемо:
;
;
; 4) .
Отже, економетрична модель має вигляд
.
Знайдені методом 1МНК оцінки параметрів такі: звідки
.
Тобто, коли за всіх однакових умов незалежна змінна (загальні витрати) збільшується (зменшується) на одиницю, то залежна змінна(оцінка витрат на харчування) збільшується (зменшується) на 0,2 одиниці. Якщо за інших незмінних умов незалежна змінна(розмір сім’ї) збільшується (зменшується) на одиницю, то залежна змінна(оцінка витрат на харчування) збільшується (зменшується) на 6,97 одиниці.