Вопрос № 28697 - Химия
Наличие гетероскедастичности остатков можно проверить с помощью
Вопрос задал(а): Марина, 12 Ноябрь 2015 в 22:05
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 12 Ноябрь 2015 в 22:05
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 12 Ноябрь 2015 в 22:05
Другие вопросы по предмету Химия
Часто исследование свойства гомоскедастичности остатков регрессионной модели сводится к проверке гипотезы о
существенности дисперсии остатков регрессионной модели
существенности математического ожидания остатков регрессионной модели
равенстве математических ожиданий двух крайних групп наблюдаемых значений
равенстве дисперсий отклонений двух крайних групп наблюдаемых значений
Предпосылками метода наименьших квадратов (МНК) являются
присутствие в эконометрической модели более чем двух факторов
функциональная связь между зависимой и независимой переменными
отсутствие автокорреляции в остатках
остатки подчиняются нормальному закону распределения
Предпосылками МНК являются
случайные отклонения коррелируют друг с другом
математическое ожидание случайного отклонения равно 0 для всех наблюдений
дисперсия случайных отклонений постоянна для всех наблюдений
случайные отклонения являются независимыми друг от друга
Имеются данные Центрального банка России и Госкомстата России за период с июля 2009 года по апрель 2010 года для построения модели денежного рынка
где Rt – процентная ставка, %,
Yt – ВВП, млрд руб.,
Mt – денежная масса, млрд руб.
It – внутренние инвестиции, млрд руб.
Проведите идентификацию по необходимому и достаточному условию уравнений системы, установите соответствие между (1) идентифицируемостью системы и возможным методом решения системы:
(1) система идентифицируема
(2) система сверхидентифицируема
где Rt – процентная ставка, %,
Yt – ВВП, млрд руб.,
Mt – денежная масса, млрд руб.
It – внутренние инвестиции, млрд руб.
Проведите идентификацию по необходимому и достаточному условию уравнений системы, установите соответствие между (1) идентифицируемостью системы и возможным методом решения системы:
(1) система идентифицируема
(2) система сверхидентифицируема
обычный МНК
косвенный МНК
двухшаговый МНК