Создан заказ №4354484
12 ноября 2019
16. Понятие, виды и последствия и методы устранения мультиколлинеарности
Как заказчик описал требования к работе:
Необходимо написать реферат по эконометрике. Обращаюсь к авторам, у которых много работ по этой дисциплина. Прикрепляю пример и оформление доклада. Срок - 3 дня. 12 страниц печатного текста шрифт 14
Фрагмент выполненной работы:
ВВЕДЕНИЕ
Изучая основные вопросы использования регрессионных моделей в эконометрическом анализе, на практике исследователю нередко приходится сталкиваться с ситуацией, когда полученная им регрессия является «плохой», т.е. t-статистики множества оценок малы, что свидетельствует о неважности соответствующих независимых переменных. Когда F-статистика бывает достаточно большой, что говорит о значимости регрессии в целом. (работа была выполнена специалистами author24.ru) Может быть одна из причин такого явления имеет название мультиколлинеарности и возникает при наличии высокой корреляции между факторами.
Оценка параметров уравнения регрессии предполагает исполнение условия линейной свабоды между независимыми переменными. Не смотря на это на практике объясняющие переменные не редко носят высокую степень взаимосвязи между собой, что означает нарушением указанного условия. Это явление носит название мультиколлинеарности.
Термин коллинеарность (collinear) обозначает линейную корреляцию между двумя независимыми переменными, а Мультиколлинеарность (multi-collinear) – между более чем двумя независимыми переменными. Обычно под мультиколлинеарностью понимают оба случая.
Таким образом, мультиколлинеарность значит наличие тесной линейной зависимости или сильной корреляции между двумя или более объясняющими (независимыми) переменными. Одной из задач эконометрии является поиск мультиколлинеарности между независимыми переменными.
Актуальность этой темы определяется тем, что в эконометрике широко используются нелинейные регрессионные модели. Во многих практических задачах прогнозирования, изучая различного рода связи в экономических, производственных системах, необходимо на основании экспериментальных данных выразить зависимую переменную в виде некоторой математической функции от независимых переменных - регрессоров, то есть строить регрессионную модель. Регрессионный анализ позволяет:
- производить расчет регрессионных моделей путем определения значений параметров - постоянных коэффициентов при независимых переменных - регрессорах, которые не редко называют факторами;
- проверить гипотезу об адекватности модели имеющимся наблюдениям;
- применить модель для прогнозирования значений зависимой переменной при новых или ненаблюдаемых значениях независимых переменных.
Целью исследования данной работы является изучение понятия мультиколлинеарности, виды, последствия и методы устранения мультиколлинеарности.
Задачи исследования:
1. Понятие мультиколлинеарность и ее виды
2. Последствия и методы мультиколлинеарностиПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик воспользовался гарантией для внесения правок на основе комментариев преподавателя
13 ноября 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
16. Понятие, виды и последствия и методы устранения мультиколлинеарности.docx
2019-11-16 22:50
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Огромная благодарность автору! Работа выполнена в кратчайшие сроки, очень профессионально и качественно!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
