2015-05-18
273
Для линеаризуемых моделей, оцененных МНК, предпосылки стандартны для этого метода.
Для нелинейных методов оценивания предпосылки следующие:
Остатки должны быть случайными одинаково распределенными с нулевым математическим ожиданием, т.е. проверяются 3 условия:
1. Случайность остатков
2. M(εi)=0
3. Остатки должны быть подчинены одному закону распределения
Выбор типа зависимости
Теоретические предпосылки
Различают несколько подходов:
1. Последовательное построение по имеющимся статистическим данным вида зависимости с последующим выбором из них наилучшего по качественному и количественному критерию. Например, таким критерием является максимальный индекс детерминации.
2. При наличии большого объёма наблюдений - визуальный анализ корреляционных полей или других данных
3. Исследования различных статистических характеристик совместимости наблюдений (например, абсолютных и относительных приростов первой и второй степени) и подбор на этой основе кривых в соответствии с характеристиками.
4. Исходя из целей исследования (например, при необходимости оценки оптимальных уровней, выбирается функция с экстремумами – парабола, для оценки доли интенсивных факторов в экономическом росте – степенная функция).
