Эконометрика лекции
Напишите линейную модель
1. Напишите линейную модель регрессии с k-факторами.
2. Какая матрица называется ковариационной матрицей случайного вектора Х, а какая — корреляционной? В чем их отличие?
3. Какое условие является условием однородности (гомоскедастичности наблюдений)?
4. Как получают систему нормальных уравнений в методе МНК? С какой целью составляется и решается система нормальных уравнений МНК?
5. Приведите формулу расчета коэффициентов регрессионного уравнения в методе наименьших квадратов.
6. Докажите несмещенность МНК-оценок коэффициентов модели.
7. Выведите формулу расчета дисперсий и средних квадратических ошибок МНК-коэффициентов модели. Какая матрица называется матрицей дисперсий-ковариаций векторов-столбцов матрицы наблюдений?
8. Как оценивается качество уравнения регрессии с помощью абсолютной и относительной ошибки аппроксимации?
9. Дайте определение коэффициента детерминации.
10. Как проводится дисперсионный анализ качества модели в случае многих факторов?
11. Как проверяется значимость коэффициентов регрессии?
12. Приведите формулы для расчета доверительного интервала функции регрессии и для индивидуальных значений зависимой переменной.
13. Почему коэффициент детерминации во многих случаях не может помочь при определении числа включаемых в модель переменных?
14. Дайте определение частного коэффициента корреляции и выясните его роль в процедуре шаговой регрессии последовательного включения (исключения) переменных.
15. В чем состоит проблема мультиколлинеарности факторов?
16. Опишите способы устранения мультиколлинеарности, в частности, процедуру гребневой регрессии (ридж-регрессии).
17. Расскажите о методе главных компонент, эффективной процедуре борьбы с мультиколлинеарностью.
назад далее
Параграфы
- Сущность и история возникновения эконометрики
- </b>Парный регрессионный анализ
- Множественная регрессия
- Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
- прогнозирование временных рядов
- Сглаживание Временных рядов
- ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
- Моделирование структурными уравнениями
- РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
- Стационарные временные ряды авторегрессии-скользящего среднего
- Временные ряды с высокой изменчивостью
- Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
- Элементы линейной алгебры
- Элементы теории вероятностей и математической статистики
- метод наименьших квадратов