Вопрос № 718860 - Эконометрика

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

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…

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

К методам устранения гетероскедастичности остатков не относятся: