Основные теоретические сведения

При оценке параметров уравнения регрессии II – го рода предполагалось, что выполняются все предпосылки МНК, наиболее значимыми из которых являются:

1) гомоскедастичность: для любых наблюдений и

2) отсутствие автокорреляции остатков:

3) отсутствие мультиколлинеарности: отсутствие сильной корреляционной зависимости между объясняющими переменными.

Однако эмпирические данные не всегда обладают такими характеристиками, в результате которых условия Гаусса–Маркова нарушаются, что в свою очередь приводит к оценкам модели с «плохими» статистическими свойствами (несостоятельные, неэффективные, смещенные).

Для «смягчения» нежелательных эффектов при построении регрессионных уравнений, повышения адекватности моделей существует ряд специальных методов корректировки моделей.