Перечень условных обозначений и терминов

n - общее число наблюдений.

k - число факторов.

alpha - уровень значимости

q - число отбрасываемых факторов, в результате теста на «длинную/короткую» модель.

FGнабл, FGкрит - наблюдаемое и критическое значение критерия Фишера.

Fнабл,Fкрит- наблюдаемое и критическое значение критерия Фишера для проверки значимости в целом, гипотезы «длинная-короткая»,в тесте Чоу на однородность данных, тесте на гетероскедастичность Гольдфельда-Куандта.

d- Число выбрасываемых средних наблюдений для теста Гольдфельда-Куандта.

nGQ - число наблюдений для первой и второй выборки подвыборки теста Гольдфельда-Куандта.

D-Dummy - переменная-фактор, принимающий значение «1» при выполнении определенного условия и принимающий значение «0» во всех иных случаях.

R-квадрат-коэффициент детерминации, показывающий насколько сильно факторы объясняют значения исследуемой переменной.

r_крит-величина, которая является пороговым значением для определения, существенно ли коррелируют между собой 2 фактора. Если коэффициент корреляции превышается данный уровень, то связь является существенной.

dfFG - число степеней свободы для теста Фаррара-Глобера.

ESS_r- ESS из короткой модели для проверки гипотезы «длинная-короткая», ESS из общей модели для теста Чоу.

ESS_ur- ESS из длинной модели для проверки гипотезы «длинная-короткая», сумма ESS из первой регрессии для теста Чоу и из второй регрессии для теста Чоу.

df_CH1, df_CH2-число степеней свободы для теста Чоу.

DW набл- наблюдаемое значение критерия Дарбина-Уотсона.

du; dw-значение статистик Дарбина-Уотсона при 5-% уровне значимости.

p- число подозреваемых в гетероскедастичности для теста Бреуша-Пагана.

BP набл, BP крит-наблюдаемые и критические значения для теста Бреуша-Пагана.

2)Исходные данные и их преобразования

По исходным данным, строим специальные графики-диаграммы рассеяния каждого фактора и определяем тип их зависимости, а также смотрим, есть ли относительная однородность данных, так называемые «выбросы». Это наблюдение, либо конкретная страна, у которой хотя бы одно значение объясняющей переменной сильно выделяется на фоне других аналогичных показателей. Мы наблюдаем это на графиках Y от X1-X7:

По данному графику видно, что зависимость между уровнем инфляции от учетной ставки ЦБ линейная, возрастающая, есть подозрение на гетероскедастичность.

По данному графику мы можем наблюдать, что зависимость между уровнем инфляции от гос. долга линейная, убывающая, есть подозрение на гомоскедастичность.

По данному графику видно, что Зависимость между уровнем инфляции от темпа роста промышленного производства линейная, возрастающая, есть подозрение на гетероскедастичность.

По данному графику видно, что Зависимость между уровнем инфляции от сальдо счетов текущих операции нелинейная, слабо возрастающая, есть подозрение на гомоскедастичность.

По данному графику видно, что Зависимость между уровнем инфляции от экспорта линейная, убывающая, есть подозрение на гетероскедастичность.

По данному графику видно, что Зависимость между уровнем инфляции от импорта линейная, убывающая, есть подозрение на гомоскедастичность.

По данному графику видно, что Зависимость между уровнем инфляции от ВВП (по офиц. обменному курсу) линейная возрастающая, есть подозрение на гетероскедастичность.