Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике

3) предположения о том, что дисперсия случайной ошибки модели регрессии является постоянной для всех наблюдений и ковариация случайных ошибок любых двух разных наблюдений равна нулю, записываются с помощью ковариационной матрицы случайных ошибок нормальной линейной модели множественной регрессии:

где

G2 – дисперсия случайной ошибки модели регрессии ;

In – единичная матрица размерности (n*n).

4) случайная ошибка модели регрессии является независимой и независящей от матрицы Х случайной величиной, подчиняющейся многомерному нормальному закону распределения с нулевым математическим ожиданием и дисперсией G2: ->N(0;G2In.

В нормальную линейную модель множественной регрессии должны входить факторные переменные, удовлетворяющие следующим условиям:

1) данные переменные должны быть количественно измеримыми;

2) каждая факторная переменная должна достаточно тесно коррелировать с результативной переменной;

3) факторные переменные не должны сильно коррелировать друг с другом или находиться в строгой функциональной зависимости.

27. Классический метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии. Метод Крамера

В общем виде линейную модель множественной регрессии можно записать следующим образом:

yi=0+1x1i+…+mxmi+i,

где yi – значение i-ой результативной переменной,

x1i…xmi – значения факторных переменных;

0…m – неизвестные коэффициенты модели множественной регрессии;

i – случайные ошибки модели множественной регрессии.

В результате оценивания данной эконометрической модели определяются оценки неизвестных коэффициентов. Классический подход к оцениванию параметров линейной регрессии основан на методе наименьших квадратов (МНК). Суть метода наименьших квадратов состоит в том, чтобы найти такой вектор оценок неизвестных коэффициентов модели, при которых сумма квадратов отклонений (остатков) наблюдаемых значений зависимой переменной у от расчётных значений (рассчитанных на основании построенной модели регрессии) была бы минимальной.

Матричная форма функционала F метода наименьших квадратов:

где

– случайный вектор-столбец значений результативной переменной размерности (n*1);

– матрица значений факторной переменной размерности (n*(m+1)). Первый столбец является единичным, потому что в модели регрессии коэффициент 0 умножается на единицу;

В процессе минимизации функции (1) неизвестными являются только значения коэффициентов 0…m, потому что значения результативной и факторных переменных известны из наблюдений. Для определения минимума функции (1) необходимо вычислить частные производные этой функции по каждому из оцениваемых параметров и приравнять их к нулю. Результатом данной процедуры будет стационарная система уравнений для функции (1):

где

– вектор-столбец неизвестных коэффициентов модели регрессии размерности ((m+1)*1);

Общий вид стационарной системы уравнений для функции (1):

Решением стационарной системы уравнений будут МНК-оценки неизвестных параметров линейной модели множественной регрессии:

Оценим с помощью метода наименьших квадратов неизвестные параметры линейной модели двухфакторной регрессии:

yi=0+1x1i+2x2i+i,

где

Чтобы рассчитать оценки неизвестных коэффициентов 0,1 и 2 данной двухфакторной модели регрессии, необходимо минимизировать функционал F вида:

Для определения экстремума функции нескольких переменных, частные производные по этим переменным приравниваются к нулю. Результатом данной процедуры будет стационарная система уравнений для модели множественной линейной регрессии с двумя переменными:

В результате элементарных преобразований данной стационарной системы уравнений получим систему нормальных уравнений:

Данная система называется системой нормальных уравнений относительно коэффициентов

для модели регрессии yi=0+1x1i+2x2i+i.

Полученная система нормальных уравнений является квадратной, т. к. количество уравнений равняется количеству неизвестных переменных, поэтому коэффициенты

можно рассчитать с помощью метода Крамера или метода Гаусса.

Рассмотрим подробнее метод Крамера решения квадратных систем нормальных уравнений.

Единственное решение квадратной системы линейных уравнений определяется по формуле:

где – основной определитель квадратной системы линейных уравнений;

j – определитель, полученный из основного определителя путём замены j-го столбца на столбец свободных членов.

При использовании метода Крамера возможно возникновение следующих ситуаций:

1) если основной определитель системы равен нулю и все определители jтакже равны нулю, то данная система имеет бесконечное множество решений;

2) если основной определитель системы равен нулю и хотя бы один из определителей jтакже равен нулю, то система решений не имеет.

28. Линейная модель множественной регрессии стандартизированного масштаба