Вопрос 15. Методы оценки параметров в регрессионных моделях и критерии проверки их качества

1) Метод наименьших квадратов (МНК)

МНК - один из наиболее распространенных вследствие своей относительной простоты и эффективности методов оценки параметров линейных эконометрических моделей.

Он не предъявляет жестких требований к ЗР ошибок моделей. Вследствие этого оценки коэффициентов моделей, полученные на основе МНК, не зависят от фактического (или предполагаемого) закона распределения.

В отношении свойств ошибки модели e_t выдвигаются следующие предположения:

· ошибка имеет нулевое математическое ожидание, M [ e_t ]=0;

· ее дисперсия конечна и постоянна, s_e ²=const;

· автокорреляционные связи в ряду ошибки отсутствуют, т. е. r ₁= r ₂=...=0, где r_i – коэффициент автокорреляции рядов e_t и e_t–i, i =1,2,...;

· ряд значений ошибки статистически не связан с рядами значений независимых переменных модели.

Это определяет ошибку модели как процесс белого шума с ковариационной матрицей ее вектора ошибки, имеющей следующий вид: Cov (e)= s _e ²× Е.

Модель:

y_t=a ₀+ a ₁ х _{1 t} +...+ a_nх_nt + e_t.

Исходные данные

Критерий: