Эконометрика: идентификация, оценивание и анализ статистических моделей

Для того, чтобы МНК оценки параметров линейной регрессии являлись слабо состоятельными, помимо прочего следует потребовать, чтобы:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

второй выборочный момент случайной составляющей был неотрицательной величиной

второй выборочный момент вектора независимых переменных сходился к симметричной положительно определенной матрице(Верный ответ)

второй выборочный момент вектора независимых переменных сходился к диагональной матрице

Похожие вопросы

Для асимптотической нормальности МНК оценок параметров линейной регрессии помимо выполнения условий Гренандера следует потребовать, чтобы:

При проверке гипотез о значениях параметров линейной регрессии мы не можем использовать формулу для подсчета ковариационной матрицы МНК оценок значений параметров линейной регрессии, т.к.:

Для сильной состоятельности оценки дисперсии случайной составляющей в модели линейной регрессии s-квадрат достаточно чтобы:

Дисперсия МНК оценки параметров линейной регрессии:

Дисперсия МНК оценки параметров линейной регрессии минимальна:

Достаточным условием существования и единственности МНК оценки параметров линейной регрессии должна выполняться гипотеза:

Несмещеность МНК оценок параметров линейной регрессии является следствием:

Гребневая оценка вектора значений параметров линейной регрессии является:

Поскольку МНК оценка значения вектора параметров линейной регрессии является несмещенной, то

При фиксированной вероятности накрытия увеличение стандартной ошибки оценки параметра линейной регрессии ведет к: