Эконометрика лекции
Предположим что истинная
Предположим, что истинная зависимость между x и y – линейная, то есть существует некоторая прямая Y1 = a + bx , отражающая «истинную» зависимость. Задача регрессионного анализа состоит в получении оценок a, b и, следовательно, в определении положения прямой по точкам. На рис. 2.2 такое уравнение построено с использованием возможности графики в пакете «STATISTICA».
Таблица 2.1
Рис. 2.1
Рис. 2.2
Почему существуют отклонения от прямой регрессии, то есть случайные слагаемые e ? Для этого есть несколько причин:
1. Ошибки измерения. Например, при сборе данных об урожайности сельскохозяйственных культур, результаты работы в отчетах могут завышаться или занижаться в зависимости от экономической политики, данные оценивались «на глазок» и т.д.
2. Невключение объясняющих переменных. Возможно, что простая зависимость Y = a + bx является очень большим упрощением. Наверняка существуют и другие факторы, влияющие на изменение Y, и которые не удалось оценить и включить в уравнение.
3. Неправильный выбор вида зависимости в уравнении. Возможно зависимость не линейная, а более сложная. Приведем наиболее употребительные виды связей, использующихся при построении парной регрессии:
Y = a + b/x; Y = axb; Y = abx; Y = a + bx + cx2; Y = a + bx + cx2 + dx3;
Y = 1/(a + bx); Y = a + bx + c/x; Y = 1/(a + bx + cx2); Y = a + bЧtgx;
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