Рекомендации по выполнению заданий для самостоятельной работы и подготовке к практическим занятиям

Необходимо ознакомиться с разделами указанной основной и дополнительной литературы, касающихся понятий: гетероскедастичность и автокорреляция.

Надо помнить, что при моделировании реальных экономических процессов мы нередко сталкиваемся с ситуациями, в которых условия классической линейной модели регрессии оказываются нарушенными. В частности, могут не выполняться предпосылки 3 и 4 регрессионного анализа о том, что случайные возмущения (ошибки) модели имеют постоянную дисперсию и не коррелированы между собой.Выполнимость предпосылки: дисперсия случайных отклонений  постоянна, называется гомоскедастичностью. Невыполнимость – гетероскедастичностью. Следует уяснить суть гетероскедастичности, ее последствия. Обратите внимание на специальные критерии для выявления гетероскедастичности: графический анализ отклонений, тест ранговой корреляции Спирмена, тест Парка, тест Глейзера, тест Гольдфельда-Квандта. Из учебной литературы разберитесь с устранением  гетероскедастичности.

Теоретический материал и примеры решения типовых задач по теме: «Анализ гетероскедастичности и автокорреляции» можно найти в главе 2 учебника [1] основной литературы, в главе 7 учебника [3]  дополнительной литературы,в теме 5 конспекта лекций [1]. Решение типовых примеров приведены в параграфе 3.1 раздела III практикума [4], параграфа 5.1 (с. 184) практикума [4].

Важной предпосылкой построения качественной регрессионной модели по МНК является независимость значений случайных отклонений  от значений отклонений во всех других наблюдениях. Отсутствие зависимости гарантирует отсутствие коррелированности между любыми отклонениями. Автокорреляция определяется как корреляция между наблюдаемыми показателями, упорядоченными во времени (временные ряды) или в пространстве (перекрестные данные). Уясните последствия автокорреляции, критерий обнаружения автокорреляции первого порядка − критерий Дарбина-Уотсона.

В тех случаях, когда нарушены условия Гаусса-Маркова, используется обобщенный методнаименьших квадратов («ОМНК»). Теоретический материал по теме «ОМНК» для выполнения заданий представлен в параграфе 7.11 учебника [3] дополнительной литературы и образец решений в разделе III практикума [4].

Контрольные вопросы для самопроверки

1. В чем сущность анализа остатков при наличии регрессионной модели?

2. Что такое гомоскедастичность и гетероскедастичность?

3. Какие тесты применяют для выявления гетероскедастичности случайных остатков?

4. В чем заключается проблема автокорреляции остатков и как она проявляется?

5. В чем смысл ОМНК?

6. Рекомендуемая основная и дополнительная учебная литература и иные источники по теме:

1) Основная учебная литература: [1].

2) Дополнительная учебная литература:[1], [2], [3], [4].