Эконометриканың басқа экономика-математикалық пәндер арасындағы алатын орны

pop.cov(εi;x1i)=0  ∀

pop.cov(εi;x2i)=0  ∀

…  … … … … 

pop.cov(εi;xki)=0  ∀

Гаус-Марковтың 2шарты кездейсоқ мүшелер дисперсиясы const, ал Гаус-Марковтың  алғашқы 2 шарты бойынша ε₁,ε₂…ε_n кездейсоқ мүшелер 0-дік математикалық күтім, дисперсия ие болатын ықтималдылығын үлестіру негізінде байқалады. Оларыдың нақты мәндері кейде «+», «-»,«0»-ден салыстырмалы алыс-жақын, бірақ кез келген байқаулар өте жоғары ауытқу болады-болмайды. Басқаша айтқанда, «+», «-» мәнді қабылдау ықтималдылығы кез келген байқауға бірдей. Бұл шарт Гомоскедастикалық (біркелкі шашырау). Ал Гетероскедастика осыған қарама-қарсы. Гетероскедастиканың ереулі маңызы: • а мен b дисперсияларға қатысты барынша төмен болу керек және max дәл болу керек. Гетероскедастика болмаса, регрессия коэффициенттерінің өздерінің ығыспаған бағалар ішіндегі ең төмен дисперсияға ие болады. Гетероскедастика орын алса, ККӘ анықталып алынған бағалар тиімсіз. • Регрессия коэффициенттер стандарттан бағалар дұрыс емес, стандартты ауытқу неғұрлым төмен болса, t-статистика соғұрлым жоғары болады. Регрессия теңдеу бағалар дәлдігі туралы дұрыс емес түсінік қабылданады. Гетероскедастика уақыт қатарды талдаудан пайда болады, яғни уақыт өткен сайын кездейсоқ шама дисперсиясы өседі.

Гетероскедастиканың әсерін азайту тәсілдері. Уайт түріндегі стандарттық қателер Спирменнің рангтік корреляция, Голдфелд-Квандт және Глейзер тесттері.

Гетероскедастика проблемасы мәлеметтер сипатына анықтамаға негізделе отырып, алдын-ала байқауға болады. Гетероскедастика бар болғанда оны жою, азайту мақсатындағы әрекеттер. Сонымен кездейсоқ мүше мен дисперсия арасындағы тәуелдік қатынасын 3 тест (критерий): •Спирменнің «рангтік корреляция тесті». Кездейсоқ мүше дисп. Х кездейсоқ шама үлкейгенде, не үлкейеді не азаяды. Сондықтан ККӘ бағаланған регрессия қабылданатын абсолюттік мәні Х мәні реттеледі. «Рангтік корреляция коэффициенті»- rxe=1-6∑Δi²/ n(n²-1) • Голдфелд-Квандт

Rss2/Rss1≥ r_кр.

• Глейзер

R²=1 ең жақынның аламыз. Формулаға қоямыз. σ= a+b√x. Неғұрлым х үлкен болса, соғұрлым σ да үлкен болады. σ→min ұмтылса, соғұрлым тәуекелділігі төмендейді.

Дарбин- Уотсон статистикасы арқылы I-шi реттi автокорреляцияны анықтау.

Гаус-Марковтың 3 шарты орындалғанда popcov(εiεj)=0 εi≠εj. Осы шарттың бұзылуынан, автокорреляция орын алады. Салдарынан регрессия коэффициентері ығыспаған, бірақ тиімсіз, стандарттық қателері дұрыс бағаланбайды. Автокорреляция уақыт қатардың деректерін қолданылған регрессия талдауда кездеседі. Теңдеуге кірмеген айнымалылар әсеріне оң автокорреляция пайда болады. Ал дербес жағдай байқаулар арасындағы интервал аз болған сайын, автокорреляция елеулі проблема Автокорреляция теріс те болады. Экономикада теріс автокорреляция өте сирек кездеседі. Автокорреляция негізінен уақыт қатарларын қарастырады.  I-шi реттi автокорреляцияның теңдеуі ρ>0 оң авток.;ρ<0 теріс авток.; ρ=0 авток.жоқ,  яғни Гаус-Марковтың 3 шарты орындалады. теңдеудегі ρ-ны ККӘ-мен анықтайды. Авток-ға тексеру үшін Дарбин - Уотсон статистикасы қолданылады:

Жай және түзетілген детерминация коэффициенттері.

Әрбір коэффициенттің маңыздылығын тексергеннен кейін, регрессия теңдеуінің жалпы сапасы тексеріледі. Осы мақсатпен жұптық регрессия жағдайындағыдай детерминация коэффициенті R пайдаланылады, жалпы жағдайда келесі формула бойынша анықталады:

Детерминация коэффициенті- егер фактор 1%-ға өзгерсе, қорытынды орташа пайызға өзгереді. Жалпы жағдайда 0≤R2≤1. Коэффициент 1-ге жақындаған сайын регрессия теңдеуі У-тің өзгерісін дәлірек анықтайды. Сондықтан регрессияны үлкен R2 бойынша тұрғызу - табиғи ұмтылыс, кейбір жағдайларда ығыспаған баға алу үшін, формуласындағы бөлшектің алымы мен бөліміне еркіндік дәрежесіне тең болатындай түзетулер енгізіледі. Түзетілген (өзгертілген) детерминация коэффициенті енгізіледі: R²adj= R²- k(1-R²)/n-k-1

R Формулалары: 1) R²= Var(yˆ)/Var(y) Var(yˆ)=1/n ∑( yˆ-уˉ)² 2) R²=1-Var(e)/Var(y) Var(e)=1/n ∑(y-yˆ)² 3)R²= rx,y2 олар бір-біріне  пара-пар.

Made in ZhanDos © DK7™

Подделка и копии приследуются законом Ф07К3