Эконометрика (5000,00 руб.)

Значительное внимание уделяется особенностям применения эконометрических методов для оценки финансовых рисков, в частности в рамках методик RiskMetrics, CorporateMetrics и CreditMetrics. <...> Значительное внимание уделяется особенностям применения эконометрических методов для оценки финансовых рисков, в частности в рамках методик RiskMetrics, CorporateMetrics и CreditMetrics. <...> Значения переменной Y рассматриваются в этой модели как сумма неслучайного члена  + X, где X является объясняющей переменной, а  и  – параметрами, и случайного члена . <...> Присутствие случайного члена в регрессионных моделях может быть обусловлено различными причинами. и является несмещенной оценкой теоретиче 10 • Эконометрика Во-первых, случайный член может быть обусловлен наличием переменных, которые в действительности оказывают влияние на зависимую переменную, но не включены в регрессионную модель. <...> При переходе от модели парной к модели множественной регрессии появляется возможность учета влияния дополнительных факторов, что может привести к существенному уменьшению абсолютных значений случайного члена. <...> В то же время и в моделях множественной регрессии нельзя учесть все без исключения факторы, оказывающие влияние на зависимую переменную, что не позволяет свести значение случайного члена к нулю. <...> ). В случае парного регрессионного анализа (но не множественного регрессионного анализа) коэффициент детерминации равен также квадрату коэффициента корреляции переменных x и y: R2 Глава 1. <...> В случае когда третье условие теоремы Гаусса–Маркова не выполняется, имеет место автокорреляция случайного члена. <...> Теорема Гаусса–Маркова утверждает, что если выполняются четыре рассмотренных выше условия, то оценки параметров a и b, построенные с помощью метода наименьших квадратов, обладают свойствами несмещенности, эффективности и состоятельности. <...> Можно показать, что в случае парного регрессионного анализа n Используя приведенные выше уравнения, можно получить <...>