4.2.3. Включение в модель регрессии фактора времени
Модель вида
yt = 3 +bi -xt + b2 ¦; + ?t, (4.2)
относится к группе моделей, включающих фактор времени. Очевидно, что число независимых переменных в такой модели может быть больше единицы. Кроме того, это могут быть не только текущие, но и лаговые значения независимой переменной, а также лаговые значения результативной переменной.
Преимущество данной модели по сравнению с методами отклонений от трендов и последовательных разностей в том, что она позволяет учесть всю информацию, содержащуюся в исходных данных, поскольку значения yt и xt есть уровни исходных временных рядов. Кроме того, модель строится по всей совокупности данных за рассматриваемый период в отличие от метода последовательных разностей, который приводит к потере числа наблюдений. Параметры а и b модели с включением фактора времени определяются обычным МНК.
Еще по теме 4.2.3. Включение в модель регрессии фактора времени:
- Частный F-критерий Фишера модели множественной регрессии для фактора Хі:
- 2.2. Отбор факторов при построении множественной регрессии
- F-критерий Фишера модели множественной регрессии
- Влияние включения в модель переменной, которая не должна быть включена
- Множественная регрессия в нелинейных моделях
- Модель парной линейной регрессии
- Пример построения модели множественной регрессии и оценка ее значимости.
- Тема 2. Модель парной регрессии.
- Тема 3. Модель множественной регрессии.
- Пример построения модели парной регрессии с помощью пакета Excel и оценка ее значимости.