Эконометрика лекции

Вопрос о применимости

            Вопрос о применимости обычного МНК, в этом случае, тесно связан с наличием или отсутствием корреляции между объясняющими переменными  и случайными ошибками . Если корреляция отсутствует, то применение МНК дает несмещенные и состоятельные оценки коэффициентов регрессии . Доказательство этого факта является простым обобщением соответствующего доказательства для детерминированного случая. Однако, если объясняющие переменные коррелирует с ошибками регрессии в прошлых наблюдениях, то доказательство состоятельности оценок коэффициентов становится неверным. Если, более того, объясняющие переменные коррелирует с ошибками регрессии в текущих наблюдениях, то нарушается и свойство несмещенности оценок МНК.

            Существует ряд причин, которые в экономических моделях влекут зависимость между объясняющими переменными  и случайными ошибками . Например, существует некоторый фактор,   который одновременно влияет на поведение случайной ошибки и объясняющей переменной.

            Приведем следующий пример. Предположим, что строится линейная модель прогноза будущих розничных цен на некоторый сельскохозяйственный продукт после переработки, например, на подсолнечное масло. При этом, в качестве единственной объясняющей переменной принимается средняя оптовая закупочная цена на семена подсолнечника. Очевидно, урожайность подсолнечника является случайной величиной, изменяющейся от года к году, и влияющей одновременно на оптовую закупочную цену семян подсолнечника и на отклонение фактической розничной цены в данном году от  расчетной модельной розничной цены, учитывающей только размер закупочных цен.  Данное отклонение отражает неучтенные факторы рынка, такие как повышенный спрос в связи с неурожаем или незначительное снижение или даже рост розничных цен на монопольном рынке при хорошем урожае подсолнечника. При среднем урожае закупочные цены будут средними и ошибка модели минимальна, при плохом и хорошем урожае будут изменяться как закупочные цены, так и возрастать ошибки модели.

Регистрируйся на пошив пальто.    

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