Мультиколлинеарность - тесная корреляционная взаимосвязь между отбираемыми для анализа факторами, совместно воздействующими на общий результат, которая затрудняет оценивание регрессионных параметров. Если регрессоры в модели связаны строгой функциональной зависимостью, то имеет место полная (совершенная) мультиколлинеарность. Данный вид мультиколлинеарности может возникнуть, например, в задаче линейной регрессии, решаемой методом наименьших квадратов, если определитель матрицы будет равен нулю. Полная мультиколлинеарность не позволяет однозначно оценить параметры исходной модели и разделить вклады регрессоров в выходную переменную по результатм наблюдений.
1-10 тестовые вопросы 11.Мультиколлинеарность 12.Этапы теста проверки значимости коэффициентов регрессии
1. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 368 с. 2. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 2001.-402 с. 3. Елисеева И.И. Эконометрика. – М.: «Финансы и статистика», 2004 г. – 344 с. 4. Елисеева И.И. Практикум по эконометрике. – М.: «Финансы и статистика», 2004 г. – 192 с.
ов случайные ошибки, в известной степени, взаимно «погашаются», в то время как систематические ошибки могут привести к значительному смещению результатов. Алгоритм присвоения символа объекту называетс
нака при увеличении признака-фактора ( ) или его независимость от независимой переменной ( ) (см. рис. 1.3), то границы доверительного интервала для коэффициента регресси не должны содержать противор
тдача1. При =0,05 проверьте значимость всех парных коэффициентов корреляции.2.По корреляционной матрице R рассчитайте частный коэффициент корреляции r , при =0,05 проверьте его значимость.3.По корре
и В.П.ЧерноваВопрос 1. Назовите некоторые основные проблемы эконометрического моделирования.1. Мультиколлинеарность – это коррелированность двух или нескольких объясняющих переменных в уравнении регре