Київ, КНУ ім. Тараса Шевченка, 2012
Опис моделі.
Знаходження оцінок параметрів регресії методом найменших квадратів. Властивості залишків методу найменших квадратів.
Статистичні властивості оцінок методу найменших квадратів.
Розклад дисперсії залежної змінної. Коефіцієнт детермінації.
Перевірка гіпотез про коефіцієнт нахилу регресії. Перевірка значущості регресії.
Інтервальне оцінювання.
Прогнозування за допомогою простої лінійної регресії.
Опис моделі.
Знаходження оцінок параметрів регресії методом найменших квадратів. Властивості залишків методу найменших квадратів.
Статистичні властивості оцінок методу найменших квадратів.
Розклад дисперсії залежної змінної. Коефіцієнт детермінації.
Перевірка гіпотез про коефіцієнти регресії. Перевірка значущості регресії.
Моделі, які зводяться до моделі лінійної регресії.
Фіктивні змінні.
Перевірка гіпотез про лінійні обмеження на параметри.
Перевірка гіпотез про стійкість моделі. Критерій дисперсійного аналізу. Критерій Чоу.
Інтепретація регресійних коефіцієнтів. Порівняння факторів за ступепем їх впливу.
Надійні інтервали для коефіцієнтів регресії.
Коефіцієнти часткової кореляції. Теорема про послідовну регресію.
Наслідки від неправильного визначення набору змінних в моделі.
Мультиколеніарність.
Проблема нелінійності. Критерій RESET.
Вступ. Опис моделі.
Наслідки гетероскедастичності на оцінки методу найменших квадратів
Зважений метод найменших квадратів у випадку відомої коваріаційної матриці збурень
Діагностика гетероскедастичності. Загальні критерії виявлення гетероскедастичності.
Обчислення вагів на основі критерія Уайта
Підхід Вайта
Вступ. Опис моделі.
Наслідки автокорельованості збурень на оцінки методу найменших квадратів
Узагальнений метод найменших квадратів у випадку відомої кореляційної матриці
Процес авторегресії першого порядку. Узагальнений метод найменших квадратів у випадку AR(1)-збурень.
Виявлення автокореляції. Статистика Дурбіна-Уотсона. Критерій Бройша-Годфрі.
Оцінювання у випадку невідомої кореляційної матриці збурень: оцінка Дурбіна-Уотсона, метод решіткового пошуку, метод, що грцнтується на використанні нелінійної регресії.
Автокореляція та просторові дані.
Поняття про моделі з розподіленими лагами.
Проблема ендогенності.
Метод інструментальних змінних.
Опис моделі.
Знаходження оцінок параметрів регресії методом найменших квадратів. Властивості залишків методу найменших квадратів.
Статистичні властивості оцінок методу найменших квадратів.
Розклад дисперсії залежної змінної. Коефіцієнт детермінації.
Перевірка гіпотез про коефіцієнт нахилу регресії. Перевірка значущості регресії.
Інтервальне оцінювання.
Прогнозування за допомогою простої лінійної регресії.
Опис моделі.
Знаходження оцінок параметрів регресії методом найменших квадратів. Властивості залишків методу найменших квадратів.
Статистичні властивості оцінок методу найменших квадратів.
Розклад дисперсії залежної змінної. Коефіцієнт детермінації.
Перевірка гіпотез про коефіцієнти регресії. Перевірка значущості регресії.
Моделі, які зводяться до моделі лінійної регресії.
Фіктивні змінні.
Перевірка гіпотез про лінійні обмеження на параметри.
Перевірка гіпотез про стійкість моделі. Критерій дисперсійного аналізу. Критерій Чоу.
Інтепретація регресійних коефіцієнтів. Порівняння факторів за ступепем їх впливу.
Надійні інтервали для коефіцієнтів регресії.
Коефіцієнти часткової кореляції. Теорема про послідовну регресію.
Наслідки від неправильного визначення набору змінних в моделі.
Мультиколеніарність.
Проблема нелінійності. Критерій RESET.
Вступ. Опис моделі.
Наслідки гетероскедастичності на оцінки методу найменших квадратів
Зважений метод найменших квадратів у випадку відомої коваріаційної матриці збурень
Діагностика гетероскедастичності. Загальні критерії виявлення гетероскедастичності.
Обчислення вагів на основі критерія Уайта
Підхід Вайта
Вступ. Опис моделі.
Наслідки автокорельованості збурень на оцінки методу найменших квадратів
Узагальнений метод найменших квадратів у випадку відомої кореляційної матриці
Процес авторегресії першого порядку. Узагальнений метод найменших квадратів у випадку AR(1)-збурень.
Виявлення автокореляції. Статистика Дурбіна-Уотсона. Критерій Бройша-Годфрі.
Оцінювання у випадку невідомої кореляційної матриці збурень: оцінка Дурбіна-Уотсона, метод решіткового пошуку, метод, що грцнтується на використанні нелінійної регресії.
Автокореляція та просторові дані.
Поняття про моделі з розподіленими лагами.
Проблема ендогенності.
Метод інструментальних змінних.