Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков

гетероскедатичность

случайный характер

нулевая средняя величина

отсутствие автокорреляции

Решение:

Условия, необходимые для несмещенных, состоятельных и эффективных оценок, представляют собой предпосылки МНК.

Исследования остатков предполагают проверку наличия следующих пяти предпосылок МНК:

– случайный характер остатков;

– нулевая средняя величина остатков, не зависящая от Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru ;

– гомоскедастичность остатков;

– отсутствие автокорреляции остатков;

– подчинение остатков нормальному закону распределения.

Гетероскедатичность остатков не является предпосылкой МНК.

5. Значение критерия Дарбина – Уотсона можно приблизительно рассчитать по формуле Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru , где Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru – значение коэффициента автокорреляции остатков модели. Максимальная величина значения Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru будет наблюдаться при ________ автокорреляции остатков.

отрицательной

положительной

нулевой

бесконечно малой

Решение:

Значение коэффициента автокорреляции остатков модели Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru рассчитывается по аналогии с парным коэффициентом автокорреляции и изменяется в таких же пределах, то есть от –1 до +1. Подставим эти граничные значения в формулу для расчета значения критерия Дарбина – Уотсона: если Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru , то Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru ; если Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru , то Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru . Поэтому значение Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru меняется от 0 до 4. Максимальное значение Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru равно 4 для случая, когда Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru , то есть для отрицательной автокорреляции остатков.


Тема 7: Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи МНК

1. Пусть Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru – оценка параметра Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru регрессионной модели, полученная с помощью метода наименьших квадратов; Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru – математическое ожидание оценки Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru . В том случае если Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru , то оценка обладает свойством …

несмещенности

состоятельности

эффективности

смещенности

Решение:

Желательными свойствами оценок параметров регрессионной модели являются состоятельность, несмещенность и эффективность. Понятие несмещенности оценки формулируется следующим образом: «Оценка Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru параметра Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru называется несмещенной, если математическое ожидание Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru »; где Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru – истинное значение параметра, вычисленное для генеральной совокупности. Поэтому правильный ответ – «несмещенности».

2. Из несмещенности оценки параметра следует, что среднее значение остатков равно …

-1

Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru

Решение:

Желательными свойствами оценок параметров регрессионной модели являются состоятельность, несмещенность и эффективность. Понятие несмещенности оценки формулируется следующим образом: «Оценка Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru параметра Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru называется несмещенной, если математическое ожидание Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru »; где Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru – истинное значение параметра, вычисленное для генеральной совокупности. Математическое ожидание Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru в том случае, если Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru .

3. Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что …

математическое ожидание остатков равно нулю

дисперсия остатков минимальная

точность оценок выборки увеличивается с увеличением объема выборки

дисперсия остатков не зависит от величины Из перечисленного условием выполнения предпосылок метода наименьших квадратов не является _ остатков - student2.ru

Решение:

Несмещенность оценок параметров регрессии означает, что математическое ожидание остатков равно нулю.

Наши рекомендации