Рекурсивная линейная регрессия
recreg
рекурсивно оценочные коэффициенты (β) и их стандартные погрешности в модели линейной регрессии кратного формы y = Xβ + ε путем выполнения последовательного использования регрессий вложенные или прокручивающиеся окна. recreg
имеет опции для OLS, HAC и оценок FGLS, и для итеративных графиков оценок.
recreg(
приспосабливает данные в таблице Tbl
)Tbl
к модели многофакторной линейной регрессии. Первый numPreds
столбцы являются предикторами (X
) и последний столбец является ответом (y
).
recreg(___,
задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущих синтаксисах. Например, можно задать метод оценки при помощи Name,Value
)'
Estimator
'
или ли включать прерывание в модель множественной регрессии при помощи '
Intercept
'
.
recreg(
графики на осях заданы в ax
,___)ax
вместо осей последних данных. Опция ax
может предшествовать любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
[
дополнительно возвращает указатели на нанесенные на график графические объекты. Используйте элементы Coeff
,SE
,coeffPlots
] = recreg(___)coeffPlots
изменить свойства графиков после того, как вы создаете его.
Графики оценок вложенного окна обычно показывают энергозависимость в период “выжигания дефектов”, в который количество поддемонстрационных наблюдений незначительно больше, чем количество коэффициентов в модели. После этого периода дальнейшая энергозависимость является доказательством содействующей нестабильности. Внезапные изменения в содействующих значениях могут указать на структурное изменение, и поддержанные изменения могут указать на модель misspecification. Для тестов структурного изменения смотрите cusumtest
и chowtest
.
[1] Enders, W. Прикладные эконометрические временные ряды. Нью-Йорк: John Wiley & Sons, Inc., 2009.
[2] Джонстон, J. и Дж. Динардо. Эконометрические методы. Нью-Йорк: Макгроу Хилл, 1997.