Эконометрика лекции

При построении модели

При построении модели, адекватно описывающей изучаемый процесс в экономике, очень важную роль играет анализ правильности ее спецификации. Отрицательно на объясняющих свойствах модели сказывается как отсутствие значимой переменной, так и избыточное присутствие незначимой объясняющей переменной.

В случае, когда в модель не включена существенная переменная (существенной называют переменную, которая должна быть в модели согласно правильной теории), наблюдаются следующие последствия:

1.      Исчезает возможность правильной оценки и интерпретации уравнений.

2.     Коэффициенты при оставшихся переменных становятся смещенными.

3.     Стандартные ошибки коэффициентов и t- статистики некорректны и не могут быть использованы для суждения о качестве подгонки предлагаемой модели.

Например, предположим, что из модели  исключена переменная Х2. Тогда в новой спецификации фактически рассматривается модель  , где .

Если объясняющие переменные Х1 и Х2 коррелированы, то нарушается предпосылка теоремы Гаусса-Маркова о некоррелированности случайного члена и регрессоров, поскольку в этом случае между Х1 и u существует ненулевая корреляция. Оценки, полученные по методу наименьших квадратов для данной модели, уже не являются эффективными среди линейных оценок.

Оценки даже не являются несмещенными, поскольку для МНК оценки коэффициента b1 в этом случае получаем: .

Наблюдается смещение равное  .

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