Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства МНК-оценок в множественном регрессионном анализе
Общий вид КЛММР: 
Постулируется взаимная некоррелированность случайных регрессионных остатков (
для i
j). Тот факт, что для всех остатков ε1, ε2,…, εn выполняется соотношение E εi2=σ2, где величина σ2 от номера наблюдения I не зависит, означает неизменность дисперсий регрессионных остатков. Это свойство принято называть гомоскедастичностью регрессионных остатков.
Матричная форма записи КЛММР имеет вид:
МНК
Для оценки вектора β наиболее часто используют метод наименьших квадратов (МНК), согласно которому в качестве оценки принимают вектор b, который минимизирует сумму квадратов отклонения наблюдаемых значений yi от модельных значений ŷ, т. е. квадратичную форму:
Дифференцируя, с учетом квадратичную форму Q по вектору β:
и приравнивая производные нулю, получим оценку метода наименьших квадратов: 
Получаем вектор оценок b, где b=(b0 b1 .bk)T.
Оценка ковариационной матрицы коэффициентов регрессии вектора b определяется из выражения:
,
где 
Свойства МНК-оценок.
) состоятельность 
(по вероятности) n→∞
для ε, δ>0, n0, что для всех объемов выборки выполняется
p
2) несмещенность
. Беря мат. Ожидание от левой и правой частей с учетом того, что величины 
неслучайны, а средние значения остатков равны 0, то получаем:
. Тем самым показано, что МНК-оценки 
неизвестных параметров КЛММР являются несмещенными.
) эффективность; 4) линейность.
Другие статьи
Финансовая система Республики Казахстан
В последние годы вопросы, связанные с формированием и развитием кредитной
системы республики Казахстан, приобретают все большую актуальность, так как
внедрение новых механизмов оптимизации кредитной системы способствует повышению
эффективности кредитного процесса и созданию правовых ...