переменные полезные – это переменные, введение которых в модель значительно улучшает ее качество
переменные фиктивные – это переменные, отражающие атрибутивные признаки. Эти переменные могут принимать только два значения: 1, если наблюдается определенное значение признака, и 0, если оно не наблюдается. При этом количество переменных для включения одного признака будет на 1 меньше числа значений, принимаемых этим признаком.
предел доверительный – граница доверительного интервала
подход «сверху вниз» – подход к формированию эконометрической модели. Состоит в том, что изначально в модель включается максимально возможное число независимых переменных. Затем происходит оценка значимости переменных, и те переменные, которые не оказывают существенного влияния на зависимую переменную, явление, исключаются
подход «снизу вверх» – подход к формированию эконометрической модели. Заключается в том, что изначально выбирается максимально простая модель, содержащая только один основной фактор. Затем, если эта модель недостаточно точна, в нее вводят новые независимые переменные. Процесс усложнения модели осуществляется до тех пор, пока она не будет иметь удовлетворительную точность.
ряд временной – см. ряд динамики
ряд временной нестационарный – временной ряд, в котором показатель имеет определяемую временем устойчивую тенденцию изменения. Соответственно, все характеристики нестационарного временного ряда зависят от фактора времени.
ряд временной стационарный – временной ряд, в котором вероятностные характеристики показателя не меняются со временем
ряд динамики (временной ряд) – последовательность данных, характеризующих состояние объекта в различные моменты времени
состоятельность оценки – свойство оценки, которое означает, что по мере увеличения числа единиц в анализируемой выборке ее значение стремится к истинному значению показателя
спецификация модели – аналитическое выражение описывающей модель функции
теоретическая ковариация (
) – это математическое
ожидание произведения отклонений двух случайных величин от их средних значений.
теоретический коэффициент детерминации (коэффициент детерминации, R2) показывает, какая доля вариации независимой переменной объяснена на основе построенной регрессионной модели.
тест Глейзера статистический тест, позволяющий выявить наличие гетероскедастичности. По алгоритму применения аналогичен тесту Парка, однако за счет использования более универсальной функциональной зависимости имеет более широкие возможности
тест Голдфельда-Квандта – статистический тест, позволяющий выявить наличие гетероскедастичности. на основе предположения, что дисперсия ошибок модели пропорциональна значениям независимой переменной.
тест Парка – статистический тест, позволяющий выявить наличие гетероскедастичности основан на построении регрессионной зависимости дисперсии остатков от значения зависимой переменной
тест ранговой корреляции Спирмена – статистический тест, позволяющий выявить наличие гетероскедастичности на основе расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена между значениями независимой переменной и квадратами случайных отклонений
тест Чоу – статистический тест для оценки качества модели с переменной структурой в мультипликативной форме с одной фиктивной переменной. Тест Чоу основан на расчете F-критерия.
тренд – основная временная тенденция в ряде динамики
точность регрессионной модели – степень ее соответствия фактическим данным. Оценка точности модели – один из этапов эконометрического исследования. Состоит из: 1) расчета показателей точности модели в целом (коэффициент детерминации) и отдельных ее компонентов (дисперсия коэффициентов), 2) анализа их статистической значимости на основе проверки соответствующих гипотез, 3) интервальной оценки коэффициентов и зависимой переменной
эффективность оценки – свойство оценки, которое означает, что разброс оценок, получаемых в различных наблюдениях, минимален.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.