Билет 26

51. Какие задачи в регрессионном анализе решаются с помощью F-распределения Фишера-Снедекора.

Cумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной от расчетных, т.е. сумма квадратов отклонений относительно плоскости регрессии, обусловленное воздействием случайных и неучтенных в модели факторов. Для проверки гипотезы используется величина, которая имеет F-распределение Фишера-Снедекора с числом степеней свободы и. Если, то уравнение регрессии значимо, т.е. в уравнении есть хотя бы один коэффициент регрессии, отличный от нуля. В случае значимости уравнения регрессии проверяется значимость отдельных коэффициентов регрессии. Для проверки нулевой гипотезы используется величина, которая имеет F-распределение Фишера-Снедекора с числом степеней свободы и; - соответствующий элемент главной диагонали ковариационной матрицы.

52. Что такое автокорреляция регрессионных остатков и причины ее появления.

Определение автокорреляции Автокорреляция (последовательная корреляция) – это корреляция между наблюдаемыми показателями во времени (временные ряды) или в пространстве (перекрестные данные) Автокорреляция – зависимость случайных остатков модели от своих предыдущих значений, нарушается предпосылка Гаусса-Маркова Автокорреляция обычно встречается в регрессионном анализе при использовании данных временных рядов

Виды автокорреляции

Чистая автокорреляция – вызывается зависимостью случайной компоненты от предыдущих значений (автокорреляция первого порядка, автокорреляция высших порядков) Ложная автокорреляция – вызывается неправильной спецификацией модели

Причины чистой автокорреляции

Инерция – трансформация, изменение многих экономических явлений обладает инерционностью Эффект паутины – многие экономические показатели реагируют на изменение экономической конъюнктуры с запаздыванием (лагом) Сглаживание данных – усреднение данных по некоторому продолжительному интервалу времени