Вопрос № 718857 - Эконометрика

Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид ...

Случайные составляющие регрессионной модели не имеют постоянной дисперсии или коррелированны между собой. Тогда автоковариационная матрица случайных составляющих имеет вид ...

Для регрессионной модели  с гетероскедастичностью остатков при отсутствии автокорреляции остатков ковариационная матрица возмущений является ...

Взвешенный метод наименьших квадратов предполагает преобразование модели множественной линейной регрессии  , с использованием известного среднеквадратического отклонения случайного возмущения, к виду ...

Доступный обобщенный метод наименьших квадратов в случае гетероскедастичности модели  и отсутствии автокорреляции остатков предполагает оценку неизвестных дисперсий (при идентификации некоторого факторного признака с помощью индекса). Наиболее часто используется соотношение...

Пусть в модели линейной регрессии  нарушено одно из условий Гаусса-Маркова: математическое ожидание ошибок равно 0 , а дисперсия остатков  пропорциональна величине , меняющейся с изменением какого-то фактора,  – неизвестная постоянная, характеризующая дисперсию ошибки при соблюдении предпосылки о гетероскедастичности. Для перехода к уравнению с гомоскедастичными остатками все переменные уравнения необходимо поделить на величину…