Вопрос № 85420 - Эконометрика
При применении обобщенного метода наименьших квадратов для оценки параметров модели с гетероскедастичными остатками для величины дисперсии выдвигается предположение …
Вопрос задал(а): Василий, 21 Январь 2016 в 13:44
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 21 Январь 2016 в 13:45
На вопрос ответил(а): Любимов Павел, 21 Январь 2016 в 13:45
Похожие вопросы
При применении обобщенного метода наименьших квадратов для оценки параметров модели с гетероскедастичными остатками 
минимизируется величина остаточной дисперсии S, равная …
минимизируется величина остаточной дисперсии S, равная … 
При оценке параметров регрессионной модели с гетероскедастичными остатками при помощи обобщенного метода наименьших квадратов (ОМНК) выдвигается предположение, что дисперсия остатков …
равна 0
постоянна
гомоскедастична
пропорциональна некоторой величине
Другие вопросы по предмету Эконометрика
Уравнениями, нелинейными по параметрам, являются нелинейные модели …
Изображенный на рисунке временной ряд содержит случайную …
циклическую компоненту
тенденцию
сезонную компоненту
компоненту
Для эконометрической модели линейного уравнения множественной регрессии вида 
построена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная; х(1), х(2), х(3)– независимые переменные):
Коллинеарными (тесносвязанными) независимыми (объясняющими) переменными являются …
построена матрица парных коэффициентов линейной корреляции (y – зависимая переменная; х(1), х(2), х(3)– независимые переменные):Коллинеарными (тесносвязанными) независимыми (объясняющими) переменными являются …
y и x(3)
x(1) и x(3)
x(2) и x(3)
x(1) и x(2)
При оценке значимости параметра было получено расчетное значение t-статистики Стьюдента для коэффициента регрессии: tb = 3,2.
Табличные значения t-статистики Стьюдента составили:
t = 3,5 (для уровня значимости 0,01);
t = 2,36 (для уровня значимости 0,05);
t = 1,89 (для уровня значимости 0,1).
Сделайте выводы о значимости оцениваемого коэффициента регрессии.
Табличные значения t-статистики Стьюдента составили:
t = 3,5 (для уровня значимости 0,01);
t = 2,36 (для уровня значимости 0,05);
t = 1,89 (для уровня значимости 0,1).
Сделайте выводы о значимости оцениваемого коэффициента регрессии.
параметр является значимым с вероятностью 99 %
параметр является незначимым
параметр является значимым с вероятностью 90 %
параметр является значимым с вероятностью 95 %