Acasă | Despre noi | feedback-ul
Să presupunem că numai premisa 3 privind independența valorilor termenului aleatoriu este încălcată # 949; i și # 949; j în diferite observații Cov (# 949; i, # 949; j) = 0 (i ≠ j). În acest caz, se vorbește despre autocorelarea reziduurilor. Estimările parametrilor obținuți prin metoda celor mai mici pătrate rămân imparțiali, însă își pierd eficiența.
Să presupunem că restul în ecuația de regresie liniară
Pentru a estima valoarea # 961; Statisticile Durbin-Watson pot fi utilizate d (vezi § 5.3.5)
Se transformă ecuația (3.62) pentru a exclude autocorelația în reziduuri. În acest scop, ecuația (3.62), scrisă pentru momentul instant t -1,
multiplicați prin # 961; și se scade din ecuația inițială (3.62)
cu reziduuri independente aleatoare ut.
Pentru estimarea parametrilor ecuației transformate (3.67)
normal OLS. După determinarea parametrilor a și b, parametrul a se găsește din relația (3.66).
Procedura de transformare preliminară a variabilelor cu aplicarea ulterioară a OLS la estimarea parametrilor ecuației de regresie în variabilele transformate este un caz special al metodei generalizate cu cele mai mici pătrate.
În cazul în care # 1; atunci această metodă devine metoda primelor diferențe succesive, deoarece
În cazul în care # 961; = -1, adică se observă o corelație negativă completă în reziduuri
, luând în considerare relațiile
Acest model este un model de regresie cu mișcare medie.
Modele de regresie cu structură variabilă. Variabile variabile
În studiul relațiilor economice, este necesar să se ia în considerare în model, efectul factorului de calitate (care nu are expresii tive coliforme), de exemplu podeaua consumatorului, factorul sezonier, programe Nali Chiyo-stat. Influența caracteristicilor calitative poate duce la o schimbare discontinuă a parametrilor modelelor de regresie liniară construite pentru diferite valori ale trasatului calitativ. Astfel de modele sunt numite modele de regresie cu structură variabilă.
Pentru a ține seama de influența factorilor calitativi într-o ecuație de regresie unică, a introdus așa-numitele variabile dummy cu ZNA 0 și 1. De exemplu, două cheniyami, studiem dependența consumului de bunuri y de ranguri cu venituri de plumb x în funcție de sexul consumatorului. Folosind variabila dummy z
Dacă există mai multe caracteristici calitative, atunci variabilele fictive sunt introduse pentru fiecare caracteristică în conformitate cu aceleași reguli.
Să presupunem că există două seturi de observații pentru schimbarea în comun a două variabile dependente și explicative (xi, yi) obținute în condiții diferite. Se pune întrebarea dacă două probe de observații obținute pot fi considerate ca părți ale unui eșantion combinat sau fundamental diferite. pentru care ecuațiile de regresie trebuie construite separat, așa cum se arată în figura 3.1 [4]. Răspunsul la această întrebare este dat cu ajutorul testului Chow.
Fig. 3.1. Regresiile evaluate pentru testul Chow
Luați în considerare ecuațiile de regresie construite din prima, a doua și probele combinate
Trimiteți-le prietenilor: