Метод Кохрейна-Оркатта, метод Хилдрета-Лу, метод Дарбина.

41. Метод Кохрейна-Оркатта, используемый для оценки коэффициентов автокорреляции и коэффициентов уравнения регрессии включает следующие этапы:

1) 1. оцениваем исходное регрессионное уравнение, т.е. находим оценки;

Вычисляем остатки

3. находим оценку коэффициента автокорреляции

4. используя данную оценку находим уравнение, где автокорреляция устранена

Проводим определение параметров полученного уравнения и находим новые значения оценок

Повторно вычисляем остатки и фактически возвращаемся к этапу 3

2) 1. оцениваем исходное регрессионное уравнение, т.е. находим оценки;

2. вычисляем остатки

3. оцениваем адекватность и точность модели;

3) 1. оцениваем исходное регрессионное уравнение, т.е. находим оценки;

2. вычисляем остатки

3. находим d -критерий

4. используя d -критерий определяем наличие автокорреляции

5. находим оценку коэффициента автокорреляции

6. используя данную оценку находим уравнение, где автокорреляция устранена

7. проводим определение параметров полученного уравнения и находим новые значения оценок

8. повторно вычисляем остатки и фактически возвращаемся к этапу 3.

 

42. Метод Хилдрета-Лу, используемый для оценки коэффициента автокорреляции случайного члена уравнения регрессии и коэффициентов самого уравнения регрессии, заключается в следующем:

 

1) В данном методе используется итерационная процедура. Находятся оценки факториальных переменных уравнения, далее вычисляются остатки, находится оценка коэффициента автокорреляции из авторегрессионной схемы I порядка, далее, используя данную оценку , находится уравнение, в котором полностью устранена автокорреляция, производим определение параметров этого уравнения, повторно вычисляются остатки и возвращаемся к этапу 3. Процесс повторяется до того пока не будет получена требуемая точность.

2) В данном методе исследователь задает интервал изменения величины и шаг. Для каждого значения производится оценка фактических параметров из уравнения, в котором автокорреляция полностью устранена. Затем выбирается из полученных результатов такой, который дает min стандартную ошибку для преобразования уравнения. Используемые в этом уравнении значения и факториальные переменные принимаются за искомые.

3) В данном методе исследователь исключает один из факторов уравнения регрессии, который, по мнению исследователей, считается менее значимым, или имеет менее высокий коэффициент корреляции с результирующим фактором, или имеет более высокий коэффициент корреляции с другими факторами.

 

Какие системы алгебраических уравнений называются системами одновременных уравнений?

1) Уравнения, в которых одни переменные являются только объясняющими для всех уравнений, а другие переменные являются только результирующими переменными для всех уравнений.

2) Уравнения, в которых все переменные являются либо только объясняющими переменными, либо только результирующими переменными.

3) Уравнения, в которых одни и те же переменные в различных уравнениях используются как объясняющие переменные, так и результирующие переменные.

 

Почему нельзя определить параметры уравнения функции потребления простой кейнсианской модели формирования доходов?

Т.к. результирующий признак коррелирует со случайной составляющей. Это приводит к смещению оценок уравнения регрессии.

2) Т.к. все переменные простой кейнсианской модели формирования доходов являются экзогенными переменными.

3) Т.к. первые два слагаемых правой части уравнения показывают, что совокупный уровень доходов зависит от постоянной составляющей (объема потребления и объема инвестиций)

 

Какие переменные считаются эндогенными переменными?

Переменные, которые определяются внутри модели.

2) Переменные, которые задаются извне или берутся как заданные.

3) Переменные, которые коррелируют с внешними признаками.

 

Какие переменные считаются экзогенными переменными