Эконометрика Тестовый вопрос

Если для модели параметров с гетероскедастичными остатками ui необходимо оценить параметры модели вида  следовательно была выдвинута гипотеза о том что дисперсия остатков модели пропорциональна величине …

Вопрос № 22 670 Обновлён 8 сентября 2021 База ruotvet.ru
Похожие Сообщить об ошибке

Варианты ответа

Ответ проверен
Если для модели параметров с гетероскедастичными остатками ui необходимо оценить параметры модели вида  следовательно была выдвинута гипотеза о том что дисперсия остатков модели пропорциональна величине …

В случае нарушения предпосылки о гетероскедастичности остатков выдвигается гипотеза о существовании некоторого коэффициента пропорциональности, которому пропорциональна дисперсия остатков. Тогда следует оценивать параметры уравнения, которое получено из исходного уравнения путем умножения на значение, обратное квадратно корню из коэффициента пропорциональности. Так как оценивают параметры уравнения  следовательно, коэффициент пропорциональности будет равен квадрату знаменателя, то есть величине

Эконометрика : учеб. / под ред. И. И. Елисеевой. – М. : Проспект, 2009. – С. 87.

Эконометрика : учеб. / под ред. д-ра экон. наук, проф. В. С. Мхитаряна. – М. : Проспект, 2008. – С. 93–95, 100–107.

Похожие вопросы из темы

Вся тема «Эконометрика» →
Известно, что доля остаточной дисперсии зависимой переменной в ее общей дисперсии равна 0,2. Тогда значение коэффициента детерминации составляет … В эконометрике фиктивной переменной принято считать … Динамика показателя потребительских расходов домашних хозяйств (в среднем на члена домашнего хозяйства; руб. в месяц) в России в период 2005–2011 гг. характеризуется… Модель мультипликатора-акселератора Кейнсагде C – личное потребление в постоянных ценах,y – национальный доход в постоянных ценах,I – инвестиции в постоянных ценах, – случайная… По данным 75 московских торговых фирм по переменным, приведенным в таблице, построены четыре зависимости. 1. Зависимость цены от полного набора факторов. 2.… Для ранжированного временного ряда медиана равна: