IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/dat/almphd/v12y2016i12p3-27.html
   My bibliography  Save this article

Прецизиране На Регресионната Значимост Чрез Фиктивни Регресори, Продукт На Уинсоризация На Условни Променливи

Author

Listed:
  • Никола Илиев

    (Стопанска академия "Д.А.Ценов")

Abstract

Регресионната връзка често е изправена пред редица проблеми, сред които липса на статистическа значимост, наличие на висока статистическа грешка и неувереност в резултатите. Преодоляването на въпросните става чрез усложняване на модела или направата на тежки допускания, всяко от които огра- ничава свободата на действие. Не такава е ситуацията при наличието на екст- ремни стойности, тъй като същите не позволяват усложняване на модела или направата на допускания. Те изискват използването на алтернативна методология, каквато е уинсоризацията. Разработена за нуждите на предварителния анализ на данните, уинсоризацията е приложима и при извеждане на регресионната връзка. Независимо от същото, уинсоризацията се характеризира с ключов недостатък – използването ѝ върху данни, за които се приема, че са неусловни, макар същите да се включват в регресионна връзка. Необходим се оказва модел, изразяващ рег- ресионната връзка, отчитайки наличието на екстремуми и преодолявайки същите, в случая чрез фиктивни променливи.

Suggested Citation

  • Никола Илиев, 2016. "Прецизиране На Регресионната Значимост Чрез Фиктивни Регресори, Продукт На Уинсоризация На Условни Променливи," Almanac of PhD Students, D. A. Tsenov Academy of Economics, Svishtov, Bulgaria, vol. 12(12 Year 2), pages 3-27.
    • Handle: RePEc:dat:almphd:v:12:y:2016:i:12:p:3-27
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://hdl.handle.net/10610/3278
    Download Restriction: no
    ---><---

    More about this item

    Keywords

    регион на доверителност; анализ на основните компо­ненти; айген-стойности; айген-вектори; уравнение на елипсоид;
    All these keywords.

    JEL classification:

    • C15 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric and Statistical Methods and Methodology: General - - - Statistical Simulation Methods: General
    • C24 - Mathematical and Quantitative Methods - - Single Equation Models; Single Variables - - - Truncated and Censored Models; Switching Regression Models; Threshold Regression Models
    • C34 - Mathematical and Quantitative Methods - - Multiple or Simultaneous Equation Models; Multiple Variables - - - Truncated and Censored Models; Switching Regression Models
    • C58 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric Modeling - - - Financial Econometrics

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:dat:almphd:v:12:y:2016:i:12:p:3-27. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Kostadin Bashev (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/tsenobg.html .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.