To tylko jedna z 8 stron tej notatki. Zaloguj się aby zobaczyć ten dokument.
Zobacz
całą notatkę
Rząd 2
TEST
Czy wektor może być wektorem dla modelu o macierzy (gdy stosowano MNK)?
tak, ponieważ wektor reszt ma tyle elementów, ile wierszy ma macierz X
tak, gdyż elementy wektora reszt przyjmować mogą dowolne wartości nie, gdyż obserwacji jest zbyt mało
nie, ponieważ suma reszt nie jest równa 0
tak, ponieważ wektor reszt jest ortogonalny do każdej kolumny macierzy X
Jeżeli pojawia się pytanie czy wektor e może być wektorem w MNK to sprawdzamy najpierw czy w macierzy X występuje wyraz wolny(jest to zapis dodatkowej kolumny z samymi jedynkami) Jeżeli jest wyraz wolny to wektor reszt powinien się sumować do zera jeżeli nie ma to nie musi. W każdym z dwóch przypadków wektor reszt wymnożony razy dowolną kolumnę powinien wynieść zero. Która macierz nie może odgrywać roli macierzy w MNK?
(2.1) (2.2) (2.3) (2.4) (2.5) Aby macierz mogła być macierzą w MNK musi spełniać pewne założenia. Po pierwsze powinna być symetryczna. Po drugie wyznacznik powinien być większy od zero. W tym stwierdzeniu zawarte są dwa warunki(musi być dodatnio określona i nieosobliwa detA ≠ 0)
Które ze stwierdzeń jest zgodne z tzw. klasyczną hipotezą o zmiennych modelu i parametrów modelu?
(3.1) wszystkie zmienne modelu są zmiennymi losowymi
(3.2) zarówno zmienna objaśniana jak i zmienne objaśniające są nielosowe
(3.3) zmienne objaśniające są nielosowe, a zmienna objaśniana jest losowa
(3.4) parametry strukturalne modelu są nieznane, ale losowe
(3.5) zmienne objaśniające są „ustalane w powtarzalnych próbach”, a na wartość z równania teoretycznego „nakłada się” składnik losowy
Na wartość równania teoretycznego nakłada się czynnik losowy (przy każdym Y na końcu mamy + ε. Zmienne objaśniające to x i β a objaśniana to Y
znane
nieznane
Losowe
Y
ε
nielosowe
X
β
Niech oznacza estymator wariancji składnika losowego modelu ekonometrycznego, oszacowanego przy założeniach klasycznej regresji liniowej. Zaznaczyć odpowiedzi prawdziwe odnoszące się do tego estymatora.
(4.1) wartość oczekiwana estymatora jest równa T-K
(4.2) jest to zmienna nielosowa
(4.3) estymator ma rozkład (4.4) wartość oczekiwana estymatora wynosi (4.5) estymator staje się obciążony, gdyby składnik losowy okazał się być homoskedastyczny
(…)
…, gdy występuje autokorelacja rzędu pierwszego składnika losowego modelu?
(9.1) składniki losowe charakteryzują się, między innymi, różną wariancją
(9.2) macierz wariancji i kowariancji składników losowych jest niediagonalna
(9.3) korelacja maleje w miarę wzrostu odległości pomiędzy składnikami losowymi
(9.4) korelacja rośnie w miarę wzrostu odległości pomiędzy składnikami losowymi (9.5) wartość statystyki…
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)