Цель изучения темы: научиться проверять регрессионные остатки на гомоскедастичность и независимость, а также смягчать последствия нарушения допущений классической модели линейной регрессии.
Контрольные вопросы:
1 Что такое «коллинеарность» и «мультиколлинеарность»?
2 В чем различие между совершенной и несовершенной мультиколлинеарностью.
3 К каким трудностям приводит мультиколлинеарность факторов, включенных в модель.
4 Как можно обнаружить мультиколлинеарность
5 Назовите методы устранения мультиколлинеарности факторов.
6 В чем смысл обобщенного МНК?
7 Как проверить наличие гомо- или гетероскедастичности остатков?
8 Как оценивается отсутствие автокорреляции остатков при построении регрессионной модели?
9 Как можно устранить автокорреляцию и гетероскедастичность остатков?
10 Каковы последствия автокорреляции и гетероскедастичности остатков?
Задания:
По данным лабораторной работы № 1 выполните следующие задания:
1 Проведите графический анализ остатков. Проверьте остатки на гетероскедастичность с помощью:
- графического анализа,
- теста Голдфелда-Квандта,
- теста ранговой корреляции Спирмена,
- теста Уайта (White test).
2 Если будет обнаружена гетероскедастичность остатков, примените для исходных данных ОМНК, предполагая, что .
3 Проверить остатки на наличие автокорреляции первого порядка, используя метод рядов, критерий Дарбина – Уотсона и Q- статистику Льюинга – Бокса. Если гипотеза об отсутствии автокорреляции первого порядка не будет отвергнута, то применить ОМНК для оценивания параметров уравнения регрессии.
Реализация типовых заданий: