Эконометрика лекции

Рассмотрим линейную модель

Рассмотрим линейную модель регрессии с k  факторами

                                                (3.1)

где  — номер наблюдения ,  — вектор-столбец, состоящий из значений -той переменной в  наблюдениях,  — теоретические значения коэффициентов модели,  — ошибка в -том наблюдении.

Данные в  наблюдениях удобно записывать в виде табл. 5.1. Заметим, что обычно считают  – фиктивной переменной, тождественно равной единице,   

Таким образом  — свободный член в уравнении (3.1), а число реальных переменных, включенных в уравнение (3.1) равно .

Стандартная процедура регрессионного анализа, выполняемого на основе метода наименьших квадратов, требует выполнения условий Гаусса-Маркова, сформулированных в главе 2.

назад          далее

статусы про жизнь и любовь, неотъемлемую составляющую жизни.    

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