2015-05-18
443
, 
, 
, 
, 
(2.4.7)
соотношение (2.4.6) примет вид
. (2.4.8)
Для определения неизвестных коэффициентов 
можно применить МНК. Заметим, что в данном случае минимизируется сумма квадратов отклонений логарифмов:
.
Поскольку при логарифмировании правой части меняются свойства ошибок, для простоты будем считать, что ошибки 
обладают свойствами, необходимыми для оценивания линейной регрессионной модели.
Вопросы для самопроверки
1. Перечислите основные математические функции, используемые в качестве моделей регрессии.
2. Как регрессия нелинейная по факторным переменным может быть приведена к линейному виду?
3. Как регрессия нелинейная по параметрам может быть приведена к линейному виду?
4. Поясните экономический смысл коэффициента эластичности.
