Вопросы к главе

из "Математические методы в экономике Издание 2 "

В процессе построения и развития модели функции чистого экспорта мы рассмотрели ряд основных подходов к улучшению статистического качества модели. До сих пор мы говорили лишь о линейной регрессионной модели, однако нередко связь между экономическими переменными существенно нелинейна. В заключение этой главы рассмотрим некоторые методы сведения нелинейной модели к линейной, или ее линеаризации. Сделаем это на примере построения макроэкономических производственных функций. [c.350]
Предположим, что для некоторой модели линейная спецификация не дала приемлемых результатов, и из анализа различных статистик и графиков мы установили, что связь переменных нелинейна. Это означает, что нужно оценить уравнение нелинейной регрессии. Для оценки нелинейной регрессии существуют различные пути. Во-первых, существуют методы и алгоритмы оценивания нелинейных зависимостей предложенная из априорных соображений формула оценивается, например, методом наименьших квадратов. Здесь, так как речь идет о линейной регрессии, мы эти методы рассматривать не будем. [c.350]
Нужно иметь в виду, что если с формулой связи делаются какие-то преобразования, то меняются свойства ошибок е(.Если для них предполагалось нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием, то после, например, логарифмирования правой части оно уже таким не будет. Это серьезная проблема, изучаемая эконометрикой. Мы на ней останавливаться не будем, просто отметив ее наличие. Для простоты будем считать, что (там, где это возможно) отклонения е( обладают нужными свойствами именно у итоговой, линеаризованной зависимости. [c.351]

Вернуться к основной статье