При оценивании модели пространственной выборки с помощью обычного метода наименьших квадратов получено следующее уравнение [c.189]
При оценивании модели временного ряда получены следующие результаты. [c.189]
При оценивании модели временного ряда методом наименьших квадратов получены следующие результаты [c.190]
При оценивании модели фактически рассматривается регрессия [c.195]
В следующем параграфе мы опишем еще некоторые возможные способы оценивания моделей, в которых регрессоры коррелируют с ошибками регрессии. [c.199]
Оценивание моделей с распределенными лагами. Обычный метод наименьших квадратов [c.199]
Оценивание модели с помощью компьютерных программ [c.279]
Наконец, отметим особенно значимую роль экспериментов по методу Монте-Карло в процессе обучения. Именно с помощью таких экспериментов можно увидеть различия между методами оценивания моделей, наблюдать эффекты, вызванные нарушением тех или иных условий и т. д. [c.287]
Оценивание модели yt = 0i + / 2 t2 + /83 43 + /84 44 + е методом наименьших квадратов по 26 наблюдениям дало следующие результаты [c.95]
Оценивание модели (12.17), (12.18) дало результаты, представленные в таблице 12.2. [c.336]
Метод максимального правдоподобия для оценивания моделей с урезанными выборками реализован во многих современных эконометрических компьютерных пакетах. [c.339]
Для выработки общих принципов и получения ответов на вопросы что, если должны использоваться, как мы видели, упрощенные модели. Однако если они не согласуются с фактами реальной жизни, то не позволят ни вывести обоснованные принципы, ни получить ответы, полезные для практики. Экономисты, как и другие ученые, используют данные и для построения, и для оценивания моделей (рис 2-2). [c.24]
Оценивание модели коррекции ошибок Заключение [c.3]
При оценивании моделей с МА(д) составляющей (д > 0) существенным оказывается условие обратимости, сформулированное в разд. 2.5. Покажем это на примере МА(1) модели [c.43]
Если остановиться на модели AR(1), то для нее, как мы знаем, р(1) = а. Поэтому приравнивая неизвестное значение р( ) значению г(1) = 0.429, мы получаем предварительную оценку для неизвестного значения а. В то же время, производя непосредственное оценивание модели AR(1) с ненулевым математическим ожиданием нелинейным методом наименьших квадратов, получаем следующие результаты. [c.46]
Обратимся теперь к приведенной в разд. 3.1 реализации процесса авторегрессии второго порядка Xt= 1.2 Xt- - 0.36 Xt-2 + t. Используя выборочную коррелограмму, построенную по этой реализации, мы (правильно) идентифицировали порядок этого процесса. Среди AR моделей порядков 4, 3, 2 и 1 оба критерия AI и SI также выбрали модель второго порядка. Оценивание модели с ненулевым математическим ожиданием нелинейным методом наименьших квадратов приводит к следующим результатам. [c.54]
Наконец, если взять результаты оценивания модели SM (приведенная форма) без включения константы, то для этого случая получаем [c.82]
Вопрос о проверке гипотез типа Но а = 1 требует специального рассмотрения, и мы будем рассматривать его в последующих главах. Сейчас же, исходя из наблюдаемого поведения ряда yt и близости оцененного значения коэффициента к 1, займемся оцениванием модели [c.86]
Проверяем гипотезу Но /л = 0, а = 0. Используя F-распределение для F-статистики и распределение хи-квадрат х (2) для статистики qF = IF, получаем в обоих случаях Р-значение 0.950. Гипотеза Но не отвергается, и можно перейти к оцениванию модели с ц = 0, а = 0, т.е. модели yt = /л + / о xt + fii x t i + st. Оцененная модель с ограничениями [c.87]
При использовании компьютерных регрессионных пакетов значение статистики Дарбина—Уотсона приводится автоматически при оценивании модели методом наименьших квадратов. [c.173]
Оценивание моделей с лаговыми [c.204]
Ее минимизация с получением соответствующих оценок называется оцениванием модели методом AR H. Соответствующая процедура присутствует в эконометрических пакетах. При ее компьютерной, реализации требуется указать порядок модели. [c.217]
Второй уровень оценивания модели — это форвардный тест. Этот уровень проверяет и модель, и процесс тестирования. Он также сравнивает оптимизационные и постоптимизационные показатели эфективности торговли. Эти два важных пласта информации не могут быть получены на Уровне 1. Несмотря на то, что теперь известно гораздо больше, чем на первом уровне, по-прежнему остаются обоснованные сомнения результаты одного форвардного теста не позволяют делать окончательных выводов. [c.140]
На третьем уровне оценивания модели — в форвардном анализе — о модели судят исключительно по совокупной эффективности постоптимизационной торговли, полученной в серии отдельных форвардных тестов. Одна очень сильная сторона этого уровня тестирования — статистическая значимость, обеспечиваемая его полнотой и возможностями. Другое его достоинство — получение ценной информации об эффекте воздействия на эффективность изменениями трендов и волатильности. [c.140]
Но к описанию рискованных ситуаций как стохастически неопределенных часто прибегают даже тогда, когда ни о какой случайности даже и речи быть не может. Например, вероятностные модели дискретной математики используют в экспертном оценивании, модели Марковских процессов — при описании переговорных процессов, некоторых социологических и переговорных процессов и др. (см., например, [27, 43] и др.). [c.234]
В п. 4.4 мы рассмотрели проблемы исключения существенных и включения несущественных переменных для линейных регрессионных моделей. Можно поставить аналогичный вопрос какое влияние оказывает пропуск существенных переменных в уравнении (12.4) на оценивание модели бинарного выбора (12.3) Исчерпывающий ответ на него выходит за рамки нашей книги. Отметим лишь, что в данном случае, даже если исключенные существенные переменные ортогональны включенным, оценки параметров будут, в отличие от линейной схемы, смещенными и несостоятельными (подробнее см. (Greene, 1997) и (Johnston and DiNardo, 1997)). [c.329]
Применение метода максимального правдоподобия для оценивания модели Хекмана требует, как правило, создания программы, реализующей формулы (12.44)-(12.47) и последующую максимизацию функции (12.44). Чтобы избежать этого, в эмпирических исследованиях часто ограничиваются двухшаговым методом оценивания, который основан на формуле (12.41). Действительно, равенство (12.41) можно переписать в следующем виде [c.347]
На самом деле формулами (13.29), (13.30), (13.31) можно определить внутригрупповой, межгрупповой и объединенный коэффициенты детерминации для любой оценки /3 вектора параметров /3. При этом, естественно, считают, что yit = x itf3, yi = Т Z)Li У , У = rfr t=i Г=1 Vit- Именно такой подход реализован, например, в широко используемом эконометрическом пакете STATA при оценивании моделей с панельными данными вычисляются три коэффициента детерминации в соответствии с формулами (13.29), (13.30), (13.31) независимо от того, какой метод оценивания применяется. [c.374]
В современных эконометрических компьютерных пакетах, как правило, реализованы процедуры работы с панельными данными и оценивание моделей по объединенным данным, с фиксированным или случайным эффектом. Отметим, в частности, уже упоминавшийся выше пакет STATA, где также можно легко осуществлять тест Хаусмана. [c.379]
Виды линейных стационарных моделей. Лаговый оператор. Характеристическое уравнение. Модели авторегрессии. Условия стационарности. Автокорреляционная функция и спектр процесса авторегрессии. Уравнения Юла-Уокера. Модели скользящего среднего. Условия обратимости. Автокорреляционная функция и спектр процесса скользящего среднего. Смешанные процессы авторегрессии - скользящего среднего. Интегрированные процессы. Оценивание моделей ARIMA. [c.86]
Драймз Ф. Распределенные лаги проблемы выбора и оценивания модели. М. Финансы и статистика, 1982. 383 с. [c.150]
В пакете EVIEWS в распечатке результатов оценивания моделей ARMA рядом с коррелограммой ряда остатков приводятся Р-значения для наблюдаемых значений Q— статистики Люнга - Бокса. [c.50]
С точки зрения анализа остатков, последняя модель вполне может быть использована для описания процесса порождения данных. Однако если мы сравним результаты ее оценивания с полученными ранее результатами оценивания модели yt = a yt- + Д>xt + PI x t- i + Et, то обнаружим, что в модели с включением xt в правую часть значения критериев Акаике (- 1.874) и Шварца (- 1.795) гораздо предпочтительнее. [c.80]