TheSlide.ru

1 Модель множественной регрессии всегда включает случайную составляющую Метод

Содержание

1. 1 Модель множественной регрессии всегда включает случайную составляющую Метод
2. Гетероскедастичность случайной составляющей Пусть нарушено первое условиеТогда
3. Условия Гаусса-МарковаИллюстрация гомоскедастичности. МНК можно использовать
4. Условия Гаусса-МарковаИллюстрация гетероскедастичности. МНК нельзя использовать
5. Примеры моделей с гетероскедастичной случайной составляющейа)в)б)а) Дисперсия
6. ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)
7. ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)
8. ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)
9. ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)
10. Наиболее распространенный случай гетероскедастичности: дисперсия растет сростом одного из факторов.
11. ПОСЛЕДСТВИЯ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ1. Обычная МНК оценка становится не
12. Визуальный метод. Диаграмма рассеянияОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
13. Визуальный метод. Графики остатков после построения оценок по методу МНК ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
14. 19ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
15. Тесты:1. Тест ранговой корреляции Спирмена.2. Тест Глейзера.3.
16. Устранение ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ1) Использовать обобщенный метод наименьших квадратовВ
17. Устранение гетероскедастичности пример Делим уравнение на эту объясняющую переменную (в примере на ВРП )
18. Устранение гетероскедастичности пример Создаем новые переменные
19. Устранение гетероскедастичности пример
20. Устранение гетероскедастичности пример
21. 2) Изменить функциональную форму модели
22. 2) Изменить функциональную форму моделиПрологарифмируем данные и построим модель в логарифмах
23. Скачать презентанцию

Гетероскедастичность случайной составляющей Пусть нарушено первое условиеТогда говорят, что имеет место гетероскедастичность, т.е. ошибки регрессии имеют непостоянные дисперсииВ этом случае МНК не является лучшим методом.

Главная
Разное
1 Модель множественной регрессии всегда включает случайную составляющую Метод

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Модель множественной регрессии всегда включает случайную составляющую
Метод наименьших квадратов является

наилучшим только если случайная
составляющая обладает двумя свойствами
1) случайная составляющая является

гомоскедастичной
(имеет постоянную дисперсию)
2) в случайной составляющей отсутствует автокорреляция

Модель множественной регрессии всегда включает случайную составляющуюМетод наименьших квадратов является наилучшим только если случайнаясоставляющая обладает двумя свойствами1)

Слайд 2Гетероскедастичность случайной составляющей
Пусть нарушено первое условие

Тогда говорят, что имеет

место гетероскедастичность, т.е. ошибки регрессии имеют непостоянные дисперсии

В этом случае

МНК не является лучшим методом.

Гетероскедастичность случайной составляющей Пусть нарушено первое условиеТогда говорят, что имеет место гетероскедастичность, т.е. ошибки регрессии имеют непостоянные

Слайд 3Условия Гаусса-Маркова
Иллюстрация гомоскедастичности. МНК можно использовать

Условия Гаусса-МарковаИллюстрация гомоскедастичности. МНК можно использовать

Слайд 4Условия Гаусса-Маркова
Иллюстрация гетероскедастичности. МНК нельзя использовать

Условия Гаусса-МарковаИллюстрация гетероскедастичности. МНК нельзя использовать

Слайд 5Примеры моделей с гетероскедастичной случайной составляющей
а)
в)
б)
а) Дисперсия 2 растет по

мере увеличения значений объясняющей переменной X
б) Дисперсия 2 имеет наибольшие

значения при средних значениях X, уменьшаясь по мере приближения к крайним значениям
в) Дисперсия ошибки наибольшая при малых значениях X, быстро уменьшается и становится однородной по мере увеличения X

Примеры моделей с гетероскедастичной случайной составляющейа)в)б)а) Дисперсия 2 растет по мере увеличения значений объясняющей переменной Xб) Дисперсия

Слайд 6ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Слайд 7ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Слайд 8ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Слайд 9ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

ПРИМЕР (зависимость инвестиций от ВРП в 2006г. по российским регионам)

Слайд 10Наиболее распространенный случай гетероскедастичности: дисперсия растет с
ростом одного из факторов.

Наиболее распространенный случай гетероскедастичности: дисперсия растет сростом одного из факторов.

Слайд 11ПОСЛЕДСТВИЯ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
1. Обычная МНК оценка становится не самой точной (есть

более точные оценки).
2. Проверка гипотез о значимости становится некорректной

ПОСЛЕДСТВИЯ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ1. Обычная МНК оценка становится не самой точной (есть более точные оценки). 2. Проверка гипотез о

Слайд 12
Визуальный метод.
Диаграмма рассеяния

ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Визуальный метод. Диаграмма рассеянияОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Слайд 13
Визуальный метод.
Графики остатков после построения оценок

по методу МНК

ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Визуальный метод. Графики остатков после построения оценок по методу МНК ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Слайд 1419
ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

19ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ

Слайд 15Тесты:

1. Тест ранговой корреляции Спирмена.
2. Тест Глейзера.
3. Тест Голдфелда-Квандта.
4. Тест

Уайта.

ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
В специализированных эконометрических пакетах эти тесты есть

Тесты:1. Тест ранговой корреляции Спирмена.2. Тест Глейзера.3. Тест Голдфелда-Квандта.4. Тест Уайта.ОБНАРУЖЕНИЕ ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИВ специализированных эконометрических пакетах эти тесты

Слайд 16Устранение ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ
1) Использовать обобщенный метод наименьших квадратов

В этом методе предполагается,

что стандартное отклонение остатков пропорционально одной из объясняющих переменных

Например,

Устранение ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТИ1) Использовать обобщенный метод наименьших квадратовВ этом методе предполагается, что стандартное отклонение остатков пропорционально одной из

Слайд 17Устранение гетероскедастичности пример
Делим уравнение на эту объясняющую переменную (в примере на

ВРП )

Устранение гетероскедастичности пример Делим уравнение на эту объясняющую переменную (в примере на ВРП )

Слайд 18Устранение гетероскедастичности пример
Создаем новые переменные

Устранение гетероскедастичности пример Создаем новые переменные

Слайд 19Устранение гетероскедастичности пример

Устранение гетероскедастичности пример

Слайд 20Устранение гетероскедастичности пример

Устранение гетероскедастичности пример

Слайд 212) Изменить функциональную форму модели

2) Изменить функциональную форму модели

Слайд 222) Изменить функциональную форму модели
Прологарифмируем данные и построим модель в

логарифмах

2) Изменить функциональную форму моделиПрологарифмируем данные и построим модель в логарифмах

Скачать презентацию

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.

Для правообладателей