При несоблюдении основных предпосылок МНК приходится корректировать модель, изменяя ее спецификацию, добавлять (исключать) некоторые факторы, преобразовывать исходные данные для того, чтобы получить оценки коэффициентов регрессии, которые обладают свойством несмещенности, имеют меньшее значение дисперсии остатков и обеспечивают в связи с этим более эффективную статистическую проверку значимости параметров регрессии. Этой цели, как уже указывалось, служит и применение обобщенного метода наименьших квадратов, к рассмотрению которого мы и переходим в п. 3.11. [c.169]
Единственное, в чем авторы эмпирических работ обнаруживают поч ти полное единодушие, — это в обсуждении проблемы смещения. Здеа вырисовываются три основных результата. Обыкновенный метод на меньших квадратов в общем случае демонстрирует для конечных выбо рок большее смещение оценок, чем все другие рассмотренные нам методы. Состоятельные оценки для конечных выборок тоже оказывают ся смещенными, однако средние выборочных распределений обычно не значимо отличаются от истинных значений. Изменения смещений npi различных состоятельных процедурах оценивания не столь велики i оказываются не столь систематическими, чтобы можно было отдат предпочтение одному методу перед другим. Есть, однако, один момент в отношении которого различные свидетельства о свойствах обыкновен ного метода наименьших квадратов согласуются не полностью. В ис следовании 1962 г. Квандт показал, что при наличии существенно] мультиколлинеарности между экзогенными переменными обыкновен ный метод наименьших квадратов приводит почти постоянно к мень [c.410]