UkrReferat.com
найбільша колекція україномовних рефератів

Всього в базі: 75843
останнє поновлення: 2016-12-04
за 7 днів додано 15

Реферати на українській
Реферати на російській
Українські підручники

$ Робота на замовлення
Реклама на сайті
Зворотній зв'язок

 

ПОШУК:   

реферати, курсові, дипломні:

Українські рефератиРусские рефератыКниги
НазваМультиколінеарність (реферат)
АвторPetya
РозділЕкономічні теми (різне), реферат, курсова
ФорматWord Doc
Тип документуРеферат
Продивилось9301
Скачало503
Опис
ЗАКАЧКА
Замовити оригінальну роботу

Реферат на тему:

 

Мультиколінеарність

 

Поняття мультиколінеaрності

 

і повинна мати ранг m, тобто серед пояснювальних змінних моделі не

повинно бути лінійно залежних. Проте оскільки економічні показники, які

входять до економетричної моделі як пояснювальні змінні, на практиці

дуже часто пов’язані між собою, то це може стати перешкодою для

оцінювання параметрів моделі 1МНК та істотно вплинути на якість

економетричного моделювання.

 

Тому в економетричних дослідженнях вельми важливо з’ясувати, чи існують

між пояснювальними змінними взаємозв’язки, які називають

мультиколінеарністю.

 

Означення 6.1. Мультиколінеарність означає існування тісної лінійної

залежності, або кореляції, між двома чи більше пояснювальними змінними.

 

Вона негативно впливає на кількісні характеристики економетричної моделі

або робить її побудову взагалі неможливою.

 

буде виродженою.

 

Нехай зв’язок між пояснювальними змінними не функціональний, проте

статистично істотний. Тоді попри те, що оцінити параметри методом

найменших квадратів теоретично можливо, знайдена оцінка може призвести

до таких помилкових значень параметрів, що сама модель стане

беззмістовною.

 

Основні наслідки мультиколінеарності.

 

1. Падає точність оцінювання, яка виявляється так:

 

а) помилки деяких конкретних оцінок стають занадто великими;

 

б) ці помилки досить корельовані одна з одною;

 

в) дисперсії оцінок параметрів різко збільшуються.

 

2. Оцінки параметрів деяких змінних моделі можуть бути незначущими через

наявність їх взаємозв’язку з іншими змінними, а не тому, що вони не

впливають на залежну змінну. У такому разі множина вибіркових даних не

дає змоги цей вплив виявити.

 

3. Оцінки параметрів стають досить чутливими до обсягів сукупності

спостережень. Збільшення сукупності спостережень іноді може спричинитися

до істотних змін в оцінках параметрів.

 

З огляду на перелічені наслідки мультиколінеарності при побудові

економетричної моделі потрібно мати інформацію про те, що між

пояснювальними змінними не існує мультиколінеарністі.

 

Ознаки мультиколінеарності

 

1. Коли серед парних коефіцієнтів кореляції пояснювальних змінних є

такі, рівень яких наближається або дорівнює множинному коефіцієнту

кореляції, то це означає можливість існування мультиколінеарності.

Інформацію про парну залежність може дати симетрична матриця

коефіцієнтів парної кореляції або кореляції нульового порядку між

пояснювальними змінними:

 

. (6.1)

 

Проте коли до моделі входять більш як дві пояснювальні змінні, то

вивчення питання про мультиколінеарність не може обмежуватись

інформацією, що її дає ця матриця. Явище мультиколінеарності в жодному

разі не зводиться лише до існування парної кореляції між незалежними

змінними.

 

.

 

впливає дисперсія пояснювальних змінних, цей показник можна вважати

точковою мірою рівня мультиколінеарності.

 

і при цьому F-критерій істотно відрізняється від нуля, то це також

свідчить про наявність мультиколінеарності.

 

, який обчислено для регресійних залежностей між однією пояснювальною

змінною та іншими, має значення, яке близьке до одиниці, то можна

-----> Page:

0 [1] [2] [3] [4] [5] [6]

ЗАМОВИТИ ОРИГІНАЛЬНУ РОБОТУ