- •21 Коэффициент детерминации: интерпретация и вычисления по результатам корреляционного и регрессионного анализа
- •22. Какие задачи в регрессионном анализе решаются с помощью t- критерия Стьюдента
- •23. Какие задачи в регрессионном анализе решаются с помощью f-распредления Фишера-Снедекора
- •25 . Что характеризуют элементы ковариационной матрицы коэффициентов в классической линейной модели множественной регрессии и как ее анализировать
- •30.Какие способы устранения мультиколлинеарности существуют?
- •46.Содержательная интерпретация коэффициентов степенной регрессионной модели
- •47.Содержательная интерпретация коэффициентов полулогарифмических и логарифмических моделей регрессии
- •48. Коэффициенты эластичности и их использование в эконометрическом анализе
- •49. В чем отличие модели логистической регрессии от модели линейной регрессии
- •50.Формы записи коэффициентов логистической регрессии и их содержательная интерпретация Подбор параметров
- •51)Как рассчитывается прогноз наступления события в модели логистической регрессии
- •52)Классификация на основе модели логистической регрессии, проблема специфичности и общности
- •53)Понятие модели бинарного выбора
- •56) Основные виды систем одновременных эконометрических уравнений
- •57) Структурная и приведенная форма системы одновременных эконометрических уравнений
- •58) Проблема идентификации при оценке параметров системы одновременных эконометрических уравнений
- •59) В чем суть косвенного метода наименьших квадратов, когда он используется
- •60) В чем суть двухшагового метода наименьших квадратов, когда он используется
60) В чем суть двухшагового метода наименьших квадратов, когда он используется
Уравнениеназываетсясверхидентифицированным, если по оценкам коэффициентов приведённой формы системы одновременных уравнений можно получить более одного значения для коэффициентов структурной формы системы одновременных уравнений.
Оценки неизвестных параметров сверхидентифицированного уравнения нельзя рассчитать традиционным и косвенным методом наименьших квадратов. В данном случае для определения неизвестных оценок используется двухшаговый метод наименьших квадратов.
Алгоритм двухшагового метода наименьших квадратов реализуетсяв четыре этапа:
1) на основе структурной формы системы одновременных уравнений составляется её приведённая форма;
2) оценки неизвестных коэффициентов приведённой формы системы одновременных уравнений рассчитываются с помощью традиционного метода наименьших квадратов;
3) рассчитываются значения эндогенных переменных, выступающих в качестве факторных в сверхидентифицированном уравнении;
4) все структурные коэффициенты уравнений системы рассчитываются традиционным методом наименьших квадратов через предопределённые переменные, входящие в это уравнение в качестве факторов, и значения эндогенных переменных, полученных на предыдущем шаге.
Как видно из описания данного алгоритма, традиционный метод наименьших квадратов применяется два раза (для определения оценок эндогенных переменных приведённой формы и для определения оценок структурных параметров уравнений системы), поэтому и получил название двухшагового.
Различают две разновидности моделей, чьи структурные формы содержат сверхидентифицированные уравнения:
1) в модель помимо сверхидентифицированного уравнения также входят точно идентифицированные уравнения;
2) все уравнения модели являются сверхидентифицированными.
Для моделей первого типа оценки структурных коэффициентов точно идентифицированного уравнения определяются на основании системы приведённых уравнений.
Для моделей второго типа оценки структурных коэффициентов системы определяются с помощью двухшагового метода наименьших квадратов.
Если все уравнения системы точно идентифицированы, то оценки структурных коэффициентов, полученные косвенным методом наименьших квадратов и оценки, полученные двухшаговым методом наименьших квадратов будут одинаковыми.