Эконометрика лекции
Предположим что
Предположим, что в регрессионной модели (3.1)
-столбец, состоящий из значений
- той случайной
переменной в
наблюдениях, а
- номер наблюдения
,
-теоретические значения коэффициентов модели,
- ошибка в
- том
наблюдении,
Ранее считалось, что значения объясняющих переменных
постоянные, то есть
не изменились бы, если провести новую серию из
экспериментов. Изменились бы при этом повторении
случайные ошибки
и,
следовательно, результирующая переменная
.
Необходимость рассмотрения уравнений со случайными объясняющими переменными вызвана тем, что при исследовании временных рядов многие объясняющие переменные сами представляют временной ряд и предполагать их полную предсказуемость (детерминированность) было бы неверно.
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