Модели парной регрессии. Парная линейная регрессия. Методы оценки коэффициентов регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок МНК. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии. Элементы корреляционного анализа. Измерители тесноты связи (коэффициенты ковариации, корреляции и детерминации). Оценка значимости коэффициента корреляции. Дисперсионный анализ результатов регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии. Анализ ряда остатков условия Гаусса-Маркова. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация. Выбор функции регрессии тесты Бокса-Кокса. Корреляция в случае нелинейной регрессии. Средняя ошибка аппроксимации. [c.3]
Кроме того, существуют также чисто технические причины для соблюдения осторожности при оценке всех выводов, рассмотренных в разделах 20.1 и 20.2. Самая важная из них заключается в том, что в упомянутых исследованиях использовались такие приемы, как, например, обычная регрессия, рассчитываемая по методу наименьших квадратов, которые не учитывают, что функция спроса на деньги-это лишь одно структурное уравнение внутри целой системы одновременно решаемых уравнений. Это порождает и другие проблемы. Одна из них-это проблема идентификации. Без спецификации функций предложения денег и других уравнений системы невозможно выяснить, идентифицируема ли функция спроса на деньги. Лишь в том случае, когда другие уравнения обладают определенными свойствами, можно получить ответ, выводятся ли расчетные параметры функции спроса из данных, полученных в точке пересечения устойчивой функции подлинного спроса со смещающейся функцией предложения, или смещается сама функция спроса. Только при наличии первой ситуации можно быть уверенным, что эмпирически обнаруживаемая связь между денежным запасом и группой независимых переменных представляет собой эмпирическую функцию спроса. Другой проблемой является ошибка одновременно решаемой системы уравнений. Чтобы решить проблему идентификации, достаточно дать спецификацию других структурных уравнений, убедиться, что эта процедура проделана правильно, и исследовать свойства модели. Но даже если модель такова, что [c.648]
Смотреть главы в:
Статистика для трейдеров -> Свойства ошибок метода наименьших квадратов