Тема Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)
- Проявление гетероскедастичности в остатках удается устранить при помощи метода обобщенного метода наименьших квадратов путем …
- Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки _______ остатков
- Обобщенный метод наименьших квадратов может применяться в случае нарушения предпосылки МНК о _______ остатков
- При применении обобщенного метода наименьших квадратов для оценки параметров модели с гетероскедастичными остатками для величины дисперсии выдвигается предположение …
- Обобщенный метод наименьших квадратов для регрессионной модели с гомоскедастичными остатками и автокорреляционной зависимостью первого порядка предполагает использование автоковариационной матрицы следующего вида
- В случае регрессионной модели с автокоррелированными и / или гетероскедастичными остатками рассматривают _______ модель регрессии
- Пусть в модели yi=b0+b1xi+ei случайные отклонения ei гетероскедастичны. При этом обнаружено, что дисперсия отклонений ei пропорциональна значениям . Укажите последовательность этапов одного из методов устранения гетероскедастичности
- Обобщенный МНК применяется в случае…
- Для преодоления проблемы автокорреляции служит …
- Для регрессионной модели с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является
- Взвешенный метод наименьших квадратов предполагает преобразование модели множественной линейной регрессии , с использованием известного среднеквадратического отклонения случайного возмущения, к виду
- Пусть в модели линейной регрессии нарушено одно из условий Гаусса-Маркова: математическое ожидание ошибок равно 0 , а дисперсия остатков пропорциональна величине , – неизвестная постоянная, характеризующая дисперсию ошибки при соблюдении предпосылки о гетероскедастичности. Для перехода к уравнению с гомоскедастичными остатками все переменные уравнения необходимо поделить на величину…
- Обобщенный метод наименьших квадратов подразумевает …
- Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид
- При практической реализации обобщенного метода наименьших квадратов вводят дополнительные условия на структуру ковариационной матрицы. Тогда метод наименьших квадратов называют
- В случае нарушений предпосылок метода наименьших квадратов применяют обобщенный метод наименьших квадратов, который используется для оценки параметров линейных регрессионных моделей с __________ остатками
- Проводится оценка параметров линейной модели парной регрессии . Было выявлено, что остатки модели являются гетероскедастичными и дисперсия остатков пропорциональна величине (, где – постоянная дисперсия). Оценку параметров предложено провести с помощью обобщенного метода наименьших квадратов, тогда преобразование исходных переменных модели будет иметь вид …
- Пусть y – издержки производства, – объем продукции, – основные производственные фонды, – численность работников. Известно, что в уравнении дисперсии остатков пропорциональны квадрату объема продукции .
Применим обобщенный метод наименьших квадратов, поделив обе части уравнения на После применения обобщенного метода наименьших квадратов новая модель приняла вид . Тогда параметр в новом уравнении характеризует среднее изменение затрат на единицу продукции при увеличении … - В случае гетероскедастичности случайных составляющих и принятии гипотезы о пропорциональности квадратов значений факторной переменной дисперсии соответствующей случайной составляющей для каждого наблюдения ковариационная матрица случайных составляющих для парной регрессионной модели может быть представлена в виде
- При применении метода наименьших остатков уменьшить гетероскедастичность остатков удается путем …
- Проводится оценка параметров линейной модели парной регрессии Было выявлено, что остатки модели являются гетероскедастичными и дисперсия остатков пропорциональна величине ( где – постоянная дисперсия). Оценку параметров предложено провести с помощью обобщенного метода наименьших квадратов, тогда преобразование исходных переменных модели будет иметь вид …
- Пусть в модели линейной регрессии нарушено одно из условий Гаусса-Маркова: математическое ожидание ошибок равно 0 , а дисперсия остатков пропорциональна величине , – неизвестная постоянная, характеризующая дисперсию ошибки при соблюдении предпосылки о гетероскедастичности. Для перехода к уравнению с гомоскедастичными остатками все переменные уравнения необходимо поделить на величину…
- Доступный обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности и использования гипотезы о пропорциональности дисперсий отклонений квадратам -го фактора предполагает преобразование модели множественной линейной регрессии к виду
- Оценка вектора параметров для классической линейной регрессионой модели, полученная традиционным методом наименьших квадратов ,
где – детерминированная матрица регрессоров
– вектор-столбец значений результативного признака.
Оценка вектора параметров для обобщенной линейной регрессионной модели с использованием автоковариационной матрицы случайных возмущений , полученная обобщенным методом наименьших квадратов, имеет вид - Обобщенный метод наименьших квадратов может использоваться для корректировки _______ остатков
- Обобщенный метод наименьших квадратов рекомендуется применять в случае _____ остатков
- Обобщенный метод наименьших квадратов используется для корректировки…
- Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид
- Укажите последовательность этапов проведения теста Голдфелда-Квандта для парной линейной регрессии
- Пусть y – издержки производства, – объем продукции, – основные производственные фонды, – численность работников. Известно, что в уравнении дисперсии остатков пропорциональны квадрату численности работников
После применения обобщенного метода наименьших квадратов новая модель приняла вид Тогда параметр в новом уравнении характеризует среднее изменение затрат … - Если для модели параметров с гетероскедастичными остатками ui необходимо оценить параметры модели вида следовательно была выдвинута гипотеза о том что дисперсия остатков модели пропорциональна величине …
- Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид
- На основании преобразования переменных при помощи обобщенного метода наименьших квадратов получаем новое уравнение регрессии, которое представляет собой …
- Обобщенный метод наименьших квадратов применяется в случае ______ остатков
- К методам устранения автокорреляции остатков относятся
- Регрессионная модель с гетероскедастичными остатками может быть записана в виде _____, где – гомоскедастичные остатки
- Метод взвешенных наименьших квадратов является частным случаем ____________ метода наименьших квадратов
- Взвешенный метод наименьших квадратов предполагает преобразование модели множественной линейной регрессии , с использованием известного среднеквадратического отклонения случайного возмущения, к виду
- К методам устранения гетероскедастичности остатков не относятся:
- Доступный обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности модели и отсутствии автокорреляции остатков предполагает оценку неизвестных дисперсий (при идентификации некоторого факторного признака с помощью индекса). Наиболее часто используется соотношение
- Для регрессионной модели с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является
- Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид
- Исходная регрессионная модель имеет вид . Преобразование переменных вида используется в том случае, если ________ и оценка параметров проводится с помощью ________ метода наименьших квадратов
- Для регрессионной модели с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является
- Для преодоления проблемы гетероскедастичности служит …
- Доступный обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности модели и отсутствии автокорреляции остатков предполагает оценку неизвестных дисперсий (при идентификации некоторого факторного признака с помощью индекса). Наиболее часто используется соотношение
- Проявление гетероскедастичности в остатках удается устранить при помощи метода обобщенного метода наименьших квадратов путем …
- Обобщенный метод наименьших квадратов не используется в случае ______ остатков
- Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид
- К методам устранения автокорреляции остатков не относятся: