Эконометрические модели при нарушении классических модельных предположений 1

Эконометрические модели при нарушении классических модельных предположений 1

В процессе построения эконометрических моделей часто проявляются следующие проблемы: 1. Гетероскедаcтичность; 2. Автокорреляция; 3. Мультиколлинеарность. 2

• Гетероскедаcтичность – непостоян- ство отклонений фактических результативных данных от расчетных.

Опасность гетероскедаcтичности в том, что статистические выводы могут быть ошибочными и приводят к неверным заключениям. 4

Обнаружение гетероскедантичности: • Графический анализ остатков; • Тест ранговой корреляции Спирмена. 5

Расчет квадратов остатков: • 6

График а: Высокая вероятность наличия гетероскедастичности

• График б: Низкая вероятность наличия гетероскедастичности

• 9

• Смягчение проблемы гетероскедастичности производят используя метод взвешенных наименьших квадратов, который проводят в 2 этапа.

Этап 1. •

Этап 2. • 12

• Наличие автокорреляции означает несоблюдение правила, что случайные возмущения модели имеют постоянную дисперсию и не коррелированы между собой.

Различают временную и пространственную автокорреляцию. Временная автокорреляция – это корреляция между показателями упорядоченными во времени (временные ряды). 14

• Наличие временной автокорреляции • Y – объем продаж мороженого за месяц, тыс. у. е • t – номер месяца (январь t=1) 15

Встречается положительная и отрицательная автокорреляция. Положительная автокорреляция означает, что за отрицательным отклонением следует положительное и наоборот. 16

Причины появления автокорреляции: 1. Ошибки спецификации 2. Инертность экономических показателей 3. Эффект паутины 4. Сглаживание исходных данных 17

Негативные последствия автокорреляции: • Снижение качества эконометрической модели; • Характеристики полученного уравнения регрессии будут завышены; • Применение модели с автокорреляцией дает искаженные результаты 18

Методы определения автокорреляции: 1. Графический метод; 2. Метод рядов; 3. Критерий Дарбина-Уотсона 19

Схема критерия Дарбина. Уотсона • 20

• 21

• Сравнение фактических значений критерия Дарбина-Уотсона с табличными данными позволяет сделать вывод о наличии автокорреляции и ее направленности. 22

Способы смягчения автокорреляции: • Изменение формы эконометрической модели; • Включение в модель новых факторных переменных; • Авторегрессионное преобразование. 23

• Мультиколлинеарностъ – высокая взаимная коррелированность объясняющих переменных. Бывает совершенная и несовершенная мультиколлинеарностъ. Проявляется в функциональной и стохастической формах. 24

Негативные последствия мультиколлинеарности • Снижение качества эконометрической модели • Ненадежность коэффициентов регрессии и их стохастических оценок • Неадекватность знаков у того или иного коэффициента 25

Сущность мультиколлинеарности • 26

Признаки наличия мультиколлинеарности • Коэффициент R высок, но отдельные коэффициенты регрессии малы; • Коэффициент парной корреляции между двумя факторами имеет высокий уровень; • Высокие частные коэффициенты корреляции. 27

Способы устранения мулътиколлинеарности • Исключение из модели одной или нескольких переменных, которые тесно коррелируют между собой; • Увеличение объема исходной информации, формирование новой базы данных; • Изменение спецификации модели, введение новых переменных. 28

Спасибо за внимание! 29