1990 | OriginalPaper | Buchkapitel
Erweiterungen des Klassischen Modells der Linearen Mehrfachregression
verfasst von : Professor Dr. Eberhard Schaich, Privatdozent Dr. Hans Wolfgang Brachinger
Erschienen in: Studienbuch Ökonometrie
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Enthalten in: Professional Book Archive
Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.
Wählen Sie Textabschnitte aus um mit Künstlicher Intelligenz passenden Patente zu finden. powered by
Markieren Sie Textabschnitte, um KI-gestützt weitere passende Inhalte zu finden. powered by
Beim verallgemeinerten Modell der linearen Mehrfachregression wird für die Strukturbeziehung $$ \mathop {\tilde y - \mathop X\limits_ - }\limits_{} \mathop \beta \limits_ - + \mathop {\tilde u}\limits_ - $$ des linearen Mehrfachregressionsansatzes (vgl. Beziehung (2.-2)) zugelassen, daß die Störvariablen nicht homoskedastisch und nicht unkorreliert sind; es dürfen also Heteroskedastie und Autokorrelation vorliegen. Die Annahme (A.2.-2) des klassischen Regressionsmodells (vgl. Kapitel 2) wird zu einer Annahme (A.4.-2) abgeschwächt; dabei werden folgende zwei Varianten unterschieden: (A.4.-2′) Für die Varianz-Kovarianz-Matrix varũ des Störvariablenvektors ũ gilt $$ \operatorname{var} \mathop {\tilde u}\limits_ - = {\sigma ^2} \cdot \mathop \Omega \limits_ - $$ var ũ = σ2 · Ω, wobei Ω eine positiv definite Matrix ist, d.h. für Ω gilt x′Ωx > 0 für alle x Rn mit x ≠ 0. (A.4.-2″) Die Varianz-Kovarianz-Matrix varũ des Störvariablenvektors ũ ist regulär, besitzt also vollen Rang.