Academic Journal
Оценивание индексных моделей регрессии с помощью метода наименьших модулей
| Title: | Оценивание индексных моделей регрессии с помощью метода наименьших модулей |
|---|---|
| Publisher Information: | Вестник Российского нового университета серия «Сложные системы: модели, анализ, управление», 2020. |
| Publication Year: | 2020 |
| Subject Terms: | index regression, least absolute deviations, partial-Boolean linear programming problem, производственная функция Леонтьева, Leontief production function, индексная регрессия, метод наименьших модулей, задача частично-булевого линейного программирования |
| Description: | In the regression modeling scheme, the key step is the model specification selection, i.e. the mathematical form of the relationship between variables. In this work, a new specification of regression models index regression, is proposed, which is a generalization of the Leontief production function. It is noted that when constructing index regressions, along with statistical information, it is also necessary to attract expert information about the retrospective period, which classifies them as expert-statistical regression models. The task of estimating the unknown parameters of index regression using the least absolute deviations is reduced to the problem of partial-Boolean linear programming. Using Halds data, an example of constructing index regressions is considered. В схеме регрессионного моделирования ключевым этапом является выбор спецификации модели, т.е. математической формы связи между переменными. Предложена новая спецификация регрессионных моделей индексная регрессия, являющаяся обобщением производственной функции Леонтьева. Отмечено, что при построении индексных регрессий, наряду со статистической информацией, требуется привлечение еще иэкспертной информации о ретроспективном периоде, что относит их к классу экспертно-статистических регрессионных моделей. Задача оценивания неизвестных параметров индексной регрессии по методу наименьших модулей сведена к задаче частично-булевого линейного программирования. С использованием данных Хальда рассмотрен пример построения индексных регрессий. №1 (2020) |
| Document Type: | Article |
| Language: | Russian |
| DOI: | 10.25586/rnu.v9187.20.01.p.017 |
| Accession Number: | edsair.doi...........313ae9597c9b25bba6e7f210e4ebe8a5 |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.25586/rnu.v9187.20.01.p.017 |
|---|