Перечень условных обозначений, символов, терминов

n – число наблюдений тестируемой модели

k – число факторов/показателей/регрессоров

R^2 – коэффициент детерминации – оценка адекватности, качества подгонки модели, R^2 = 1-ESS/RSS=RSS/TSS

R^2adj – нормированный коэффициент детерминации, R^2adj=1-(1-R^2)*((n-1)/(n-k-1))

alpha – уровень значимости (=0,05), вероятность совершения ошибки первого рода, вероятность отвергнуть правильную нулевую гипотезу

выброс – наблюдение, которое отклоняется от выборочного среднего более, чем на 2 или 3 величины стандартного отклонения

Гетероскедастичность – непостоянство дисперсии объясняемой переменной, случайных ошибок

Гомоскедастичность – независимость дисперсии случайных возмущений от номера наблюденя

Диаграмма рассеяния – математическая диаграмма, изображающая значения переменных в виде точек на декартовой плоскости

Дисперсия – мера отклонения наблюдаемого значения переменной от ее среднего значения

Тренд – основная тенденция изменения ряда

Нулевая гипотеза – гипотеза, которая проверяется на согласованность с имеющимися эмпирическими данными; проверяемое предположение

Альтернативная гипотеза – гипотеза, противоречащая нулевой

Тест на мультиколлинеарность Фаррара-Глобера:

dfFG – число степеней свободы для теста на мультиколлинеарность Фаррара-Глобера [0,5*k*(k-1)]

det_R – определитель матрицы корреляции (вычисляется в Exсel при помощи функции «МОПРЕД»)

Ln(det_R) – натуральный логарифм определителя матрицы корреляции

FGнабл – наблюдаемое значение статистики Фаррара-Глобера

FGкрит – критическое значение Хи-квадрат распределения при уровне значимости alfa и со степенью свободы dfFG

Тест на «Длинную-Короткую модель »:

q- отбрасываемое число факторов

dfLS_1 (dfLS_2) – число степеней свободы dfLF_1=q, dfLS_2=n-k-1

ESS_R - сумма квадратов остатков короткой модели

ESS_UR – сумма квадратов остатков длинной модели

FLSнабл – наблюдаемое значение Фишера для теста на длинную-короткую модель (=((ESS_R-ESS_UR)/q)/(ESS_UR/(n-k-1))

FLSкрит – критическое значение Фишера для теста на "длинную-короткую" модель (0,05;dfLS_1;dfLS_2)

Тест Чоу:

n 1 – число наблюдений в первой подгруппе

n 2 – число наблюдений во второй подгруппе

dfCH_1(dfCH_2) – число степеней свободы для теста на однородность Чоу

FCHнабл - наблюдаемое значение статистики Фишера для теста на однородность данных (=(ESS_R-ESS_UR)/dfCH1/(ESS_UR/dfCH2))

FCHкрит - критическое значение Фишера для теста на однородность данных (=FРАСПОБР(alfa;dfLS_1;dfLS_2))

Тестына гетероскедастичность:

1. Гольдфельда-Куандта:

D - число отбрасываемых наблюдений, d=n/4

nGQ - число наблюдений в каждой подгруппе ((n-d)/2)

dfGQ - число степеней свободы для теста GQ [ ((n-d)/2)-k-1 ]

ESS_1(ESS_2) - остаточная сумма квадратов из 1-й(2-й) подгруппы наблюдений

ESS_max(min) – максимальное(минимальное) значение ESS из каждой подгруппы наблюдений

GQнабл - наблюдаемое значение статистики для теста на гетероскедастичность (ESS_max/ESS_min)

GQкрит - критическое значение Гольдфельда-Куандта для теста на гетероскедастичность (FРАСПОБР (alfa;dfGQ;dfGQ))

2. Бреуша-Пагана:

dfBP - число степеней свободы, число подозреваемых

RSS_BP_2 - объясненная сумма квадратов для второй регрессии теста ВР

BPнабл - наблюдаемое значение статистики для теста не гетероскедастичность Бреуша_Пагана (==RSS_BP_2/2)

BPкрит - критическое значение Пирсона для теста на гетероскедастичность Бреуша-Пагана (=ХИ2ОБР(alfa; dfBP))

3. Тест Уайта:

Значимость-F - значимость из 2-й регрессии Уайта

e(i) – «остатки» (отклонение наблюдаемого значения зависимой переменной от ее расчетного, e(i) = Y – Y^)

Тест на автокорреляцию остатков:

1. Тест Дарбина-Уотсона:

dL - нижняя граница наблюдения DW (берется из табл.Дарбина-Уотсона)

dU - верхняя граница наблюдения DW (берется из табл.Дарбина-Уотсона)

ESS_shift – остаточная сумма квадратов из регрессии остатков от предыдущих остатков

DWнабл - наблюдаемое значение статистики для теста DW, DWнабл=ESSshift/ESS

Дата добавления: 2015-07-12