Курсовая работа: Линейные регрессионные модели с гомоскедастичными игетероскед стичными остатками

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
1. Линейная регрессионная модель
2. Гомоскедастичность
3. Гетероскедастичность
3.1.Методы обнаружения гетероскедастичности
3.1.1. Графический анализ отклонений
3.1.2. Тест ранговой корреляции Спирмена
3.1.3. Тест Глейзера
3.1.4. Тест Голдфелда-Квандта
3.1.5. Тест Уайта
3.2. Методы устранения гетероскедастичности
3.2.1. МВНК(метод взвешенных наименьших квадратов)
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

Данная курсовая работа посвящена исследованию линейных регрессионных моделей с гомо- и гетероскедастичными остатками с помощью методов эконометрики. Прежде чем переходить к исследованию проблемы необходимо понимать, что подразумевается под методами эконометрики. Методы эконометрики – методы, которые позволяют проанализировать связи между эконометрическими показателями на основании реалистичных статистических данных благодаря теории вероятности и математической статистики
Тема курсовой подразумевает под собой исследование только линейных регрессионных моделей, поэтому будут рассматриваться методы моделирования линейной связи между зависимой переменной y (то есть той, которую мы хотим предсказать) и одной или несколькими независимыми или независимыми переменными (X).
Модели линейной регрессии являются одними из наиболее часто используемых статистических методов. Они сочетают в себе широкую применимость с высокоразвитой теоретической базой. Функциональность для подбора моделей линейной регрессии существует во всех значимых статистических пакетах программного обеспечения, однако исследование работы будет реализовываться при помощи MS Excel.
Несмотря на то, что дисциплина эконометрики позволяет проводить количественный анализ реальных экономических яв