Идентифицированное уравнение

• Линейная регрессия (оценка МНК).

• Линейная регрессия (оценка методом инструментальных переменных).

• Модель бинарного выбора (оценка методом максимального правдоподобия).

• Нелинейная регрессия (оценка нелинейным МНК).

• Тренд с подбором функциональной зависимости.

• ARIMA.

• Модель коррекции ошибок.

• Регрессия на панельных данных.

• Векторная модель коррекции ошибок (ECM).

Возможность доступна для моделей «Линейная регрессия (оценка МНК)», «Линейная регрессия (оценка методом инструментальных переменных)», «Нелинейная регрессия (оценка нелинейным МНК)» и «Регрессия на панельных данных».

Для данных моделей на панели «Идентифицированное уравнение» присутствуют дополнительные кнопки:

• Сохранить коэффициенты. Сохраняет значения коэффициентов, которые затем используются при расчете задачи. При использовании сохраненных коэффициентов незначительно сокращается время расчета задачи, поскольку идентификационные коэффициенты уже указаны пользователем и не рассчитываются для модели заново.

Примечание. Если моделируемая переменная содержит дополнительные измерения и используется одна спецификация для всех элементов данных измерений, то коэффициенты сохраняются для каждой точки. Если используются различные спецификации, то коэффициенты сохраняются только на текущую точку. Подробнее о спецификации стандартной модели см. раздел «Параметры».

Если коэффициенты модели сохранены, то будет отображено соответствующее сообщение;

• Сбросить коэффициенты. Сбрасывает сохраненные коэффициенты модели. При этом модель будет перевычислена.

Возможность доступна для модели «Линейная регрессия (оценка МНК)», если в ней содержатся лаговые переменные.

На панели «Идентифицированное уравнение» ниже таблицы коэффициентов выводятся бета-коэффициенты с графиком распределения лага:

Возможность доступна для модели «Нелинейная регрессия (оценка нелинейным МНК)». Для данной модели на панели «Идентифицированное уравнение» отображаются значения начальных приближений коэффициентов уравнения:

Для редактирования значений начальных приближений коэффициентов:

1. Введите требуемые значения начальных приближений в столбец «Начальное приближение».

2. Пересчитайте модель с новыми значениями начальных приближений коэффициентов.

Примечание. Для возврата начальных приближений, заданных по умолчанию, установите флажок «Использовать начальные приближения по умолчанию» на панели «Дополнительные параметры».  Флажок автоматически снимается при редактировании значений начальных приближений.