Глава 4

ОБОБЩЕНИЯ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ


4.1. Нарушения основных предпосылок классической регрессионной модели и их последствия

4.1.1. Предпосылки относительно регрессоров и последствия их нарушений

Предпосылка о детерминированных регрессорах

Предпосылка: регрессоры измеряются без ошибок

Предпосылка: регрессоры не коллинеарны

Предпосылка: количество наблюдений больше числа оцениваемых параметров

Предпосылка: модель должна содержать все значимые факторы

4.1.2. Предпосылки относительно случайной составляющей и последствия их нарушений

Предпосылка: нулевое математическое ожидание

Предпосылки: случайная составляющая гомоскедастична и некоррелирована в различных наблюдениях

Дополнительная предпосылка о нормальности распределения вектора возмущений

4.1.3. Предпосылки относительно коэффициентов регрессии и последствия их нарушения

4.1.4. Предпосылка: модель правильно специфицирована

4.2. Обобщенная регрессионная модель. Обобщенный метод наименьших квадратов

Частный случай: постоянная пространственная корреляция возмущений

Статистические свойства оценок обобщенного метода наименьших квадратов

4.3. Обобщенная линейная модель с гетероскедастичными возмущениями

Диагностика гетероскедастичности: тест Гольдфельда-Квандта

Устранение гетероскедастичности: преобразование модели и метод взвешенных наименьших квадратов

Определение матрицы преобразований

4.4. Автокорреляция возмущений: определение, диагностика и процедуры устранения

Процедура тестирования на автокорреляцию: тест Дарбина - Уотсона

Оценка авторегрессионного параметра и процедуры устранения автокорреляции

Итерационная процедура Кохрейна-Оркатта

Итерационная процедура Хилдрета-Лу

Процедура Дарбина

4.5. Регрессионные модели с переменной структурой. Использование "фиктивных" переменных

4.6. Линейные модели регрессии со стохастическими регрессорами

4.7. Метод инструментальных переменных

4.8. Мультиколлинеарность: последствия, признаки и методы ее устранения

Увеличение дисперсий оценок коэффициентов

Неидентифицируемость модели и неустойчивость оценок

Увеличение доверительных интервалов

Признаки (меры) коллинеарности регрессоров

Рекомендации по устранению коллинеарности

4.9. Нелинейные модели регрессии: методы линеаризации

Нелинейная регрессия, линейная относительно параметров

Регрессия, нелинейная относительно параметров и случайного члена

Интерпретация коэффициентов логарифмической регрессии

Важные замечания

Некоторые типичные часто применяемые в эмпирических исследованиях нелинейные эконометрические модели

4.10. Решение практической задачи: эконометрический анализ рынка квартир

4.11. Контрольные вопросы