Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Как можно проверить значимость линейного ограничения на основе знания сумм квадратов остатков модели без ограничения и модели с ограничением.
С помощью критерия F. RSSR – сумма квадратов остатков с ограничением RSSU – сумма квадратов остатков без ограничения k – число объясняющих переменных в варианте без ограничения Как можно проверить значимость линейного ограничения на основе знания коэффициентов детерминации модели без ограничения и модели с ограничением? Проверка проводится по F -критерию или по t- критерию (непосредственно для включаемой переменной). Если регрессия без ограничений имеет m объясняющих переменных, то модель с ограничением l = m – 1. Поэтому F-стат имеет вид Как формулируется нулевая гипотеза при проверке линейного ограничения? Yi = α + β1 Xi1+... +βk Xk1 + ui Н0: r1 * β1 +... + rk * βk = q Какое из уравнений регрессии выбирается в случае, если линейное ограничение оказывается незначимым? Почему? Выбирается уравнение с ограничением как более простое и обеспечивающее более эффективные оценки (с меньшими ошибками). (Немного странно, но так мне ответил Черняк. Просмотрите, кто соображает, если что, отпишитесь мне – Артём).
Какое из уравнений регрессии выбирается в случае, если линейное ограничение оказывается значимым? Почему? Выбирается уравнение с ограничением, так как в этом случае принимается нулевая гипотеза о равенстве нулю всех дополнительных коэффициентов в уравнении без ограничений. Как проверить одновременно несколько линейных ограничений? Проверка аналогична проверке на добавление переменных. Т.е. есть одно уравнение с ограничением (restricted), и второе без ограничения (unrestricted), где у нас больше переменных. Тогда и проверяется сразу целесообразность добавления сразу нескольких переменных. Проверка проводится по F-критерию или по t-критерию (непосредственно для включаемой переменной). Плюс в программе можно провести тест Вальда, как на последнем семинаре. В каких случаях и как использовать t-тест при проверке линейного ограничения? ТЕМА 19. Оценивание нелинейных моделей множественной регрессии. Какие основные виды нелинейных зависимостей используются в эконометрических моделях? Логарифмическая Полулогарифмическая Степенная
В каких случаях используются полиномиальные формы регрессии? Какие экономические явления можно отобразить с помощью этих форм?
Когда модель в целом представляется линейной по своей природе (структуре), но включает в себя нелинейные элементы (например, облако распределения имеет форму параболы). Например, модель вида в сущности модель линейна, но при ее оценивании придется возводить независимую переменную в квадрат. Полиномиальные формы можно использовать для отображения основной тенденции развития социально-экономических явлений. В чем состоят основные последствия неправильного выбора и использования функциональных форм? Последствия данной ошибки таковы: - Оценки могут быть смещенными; - Ухудшение статистических свойств оценок или других показателей качества уравнения. Эти последствия связаны с нарушением условий теорема Гаусса-Маркова для отклонений. Прогнозные качества модели с использованием неправильной функциональной формы очень низки. Можно ли сравнивать статистическое качество различных функциональных форм уравнения регрессии? Коэффициент детерминации (простой и исправленный) для различных функциональных форм несравним. На статистические характеристики уравнений смотреть можно. Как оценить параметры производственной функции Кобба-Дугласа? С помощью замены переменных. Y = A Kα Lβ ν ln Y = ln A + α ln K +β ln L+ ln ν Как интерпретируются параметры производственной функции Кобба-Дугласа? При увеличении одного их ресурсов (L или K) на 1% выпуск (Y) растет на α процентов (если K увеличился на 1%), или на β процентов (если L увеличился на 1 %).
Что означает условие постоянства эффекта масштаба? Как эконометрически может быть проверено это условие? Условие постоянства масштаба означает, что Y в производственной функции Кобба-Дугласа изменяется в той же пропорции, что и K и L. Эконометрическая проверка: - приводим уравнение к линейному виду: Для функции с постоянной отдачей от масштаба тогда:
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-04-26; просмотров: 475; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.206.12.31 (0.023 с.) |