Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели

1шаг:

Деление выборки на две части: обучающую и контролирующую

· Обучающая выборка - 90÷95% наблюдений

· Контролирующая выборка - 5÷10% наблюдений

2шаг:

Настройка модели по обучающей выборке (оценка параметров МНК)

3шаг:

· Построение прогноза эндогенной переменной из контролирующей выборки

· Построение интервальной оценки эндогенной переменной из контролирующей выборки

4шаг:

Выполнение проверки.

Если неравенство верно, то модель адекватна, если не верно, то модель является неадекватной.

Гетероскедастичность случайного возмущения: определение, причины, последствия, количественные характеристики вектора случайных возмущений в условиях гетероскедастичности.

В соответствии со второй предпосылкой теоремы Гаусса-Маркова нужно соблюдение условия гомоскедастичности (одинаковый разброс), или однородности дисперсий случайных возмущений во всех наблюдениях. То есть независимость дисперсии возмущения от номера наблюдений является вторым условием Гаусса Маркова для классической регрессионной модели. Гетероскедастичность (неодинаковый разброс) является нарушением данного условия Гаусса-Маркова для классической регрессионной модели.