Вопросы к экзамену Полесский. 29. Тесты гетероскедастичнсоти. 46
 Скачать 5.25 Mb.
|
Исходные предположения линейных эконометрических моделей со многими переменными.Предположение линейности. Прежде всего, как это видно уже из названия множественной линейной регрессии, предполагается, что связь между переменными является линейной. Однако всегда имеет смысл посмотреть на двумерные диаграммы рассеяния переменных, представляющих интерес. Если нелинейность связи очевидна, то можно рассмотреть или преобразования переменных или явно допустить включение нелинейных членов. Предположение нормальности. Во множественной регрессии предполагается, что остатки (предсказанные значения минус наблюдаемые) распределены нормально (т.е. подчиняются закону нормального распределения). Ограничения. Основное концептуальное ограничение всех методов регрессионного анализа состоит в том, что они позволяют обнаружить только числовые зависимости, а не лежащие в их основе причинные (causal) связи. Выбор числа переменных. Множественная регрессия - предоставляет пользователю "соблазн" включить в качестве предикторов все переменные, какие только можно, в надежде, что некоторые из них окажутся значимыми. Мультиколлинеарность и плохая обусловленность матрицы. Проблема мультиколлинеарности является общей для многих методов корреляционного анализа. Представим, что имеется два предиктора (переменные X) для роста субъекта: (1) вес в фунтах и (2) вес в унциях. Очевидно, что иметь оба предиктора совершенно излишне; вес является одной и той же переменной, измеряется он в фунтах или унциях. Попытка определить, какая из двух мер является лучшим предиктором, выглядит довольно глупо; однако, в точности это происходит при попытке выполнить множественный регрессионный анализ с ростом в качестве зависимой переменной (Y) и двумя мерами веса, как независимыми переменными (X). Подгонка центрированных полиномиальных моделей. Подгонка полиномов высших порядков от независимых переменных с ненулевым средним может создать большие трудности с мультиколлинеарностью. А именно, получаемые полиномы будут сильно коррелированы из-за этого среднего значения первичной независимой переменной. При использовании больших чисел (например, дат в Юлианском исчислении), Эта проблема становится очень серьезной, и если не принять соответствующих мер, то можно прийти к неверным результатам. Решением в данном случае является процедура центрирования независимой переменной, т.е. вначале вычесть из переменной среднее, а затем вычислять многочлены. Важность анализа остатков. Хотя большинство предположений множественной регрессии нельзя в точности проверить, исследователь может обнаружить отклонения от этих предположений. В частности, выбросы (т.е. экстремальные наблюдения) могут вызвать серьезное смещение оценок, "сдвигая" линию регрессии в определенном направлении и тем самым, вызывая смещение регрессионных коэффициентов. Часто исключение всего одного экстремального наблюдения приводит к совершенно другому результату. Экзогенные и эндогенные переменные.Экономическая модель – формализованное описание различных экономических явлений и процессов. Экономические модели позволяют отвлечься от второстепенных элементов и позволяют сосредоточиться на главных элементах системы и их взаимосвязях. Экономические модели выступают абстрактным отражением реальности и поэтому не могут быть всеобъемлющими. В каждой модели выделяют 2 типа переменных: Экзогенные переменные — переменные, задающиеся извне, значения которых задаются вне модели. Эндогенные переменные — переменные, значение которых формируется внутри модели. В зависимости от конкретных задач исследования применяются разные типы моделей. Типизация моделей может быть проведена на основе различных критериев: по способу представления изучаемого процесса или явления модели разделяются на графические и экономико-математические по продолжительности анализируемых процессов — на краткосрочные и долгосрочные по степени охвата внешнеэкономических связей — на закрытые (не учитывающие воздействия иностранного сектора на национальную экономику) и открытые, построенные с целью учета этого воздействия по характеру отражения фактов во времени – на статические, не учитывающие времени, необходимого для наступления тех или иных событий, и динамические, характеризующие взаимосвязи изменений экономических показателей во времени Следует заметить, что экономические переменные делятся не только на эндогенные и экзогенные, они могут быть переменными запаса и потока. Первые показывают состояние какого-либо объекта на определенный момент времени, это может быть либо начало или конец отчетного периода (например, года), либо любой временной промежуток. Переменные потока направлены на исследование какого-либо процесса в динамике, что дает возможность произвести сравнение, выбрать из всех альтернативных вариантов воздействия наиболее оптимальный. Иными словами, данный тип переменных показывает протекание экономического процесса: число безработных за год, ВВП, годовой объем инвестиций, доходов, расходов и пр. |