Решите задачу на использование метода инструментальных переменных для оценивания параметров модели. На основе следующих данных: Таблица наблюдаемых значений признаков X и Y

Вычислим структурные коэффициенты модели: I) из второго уравнения приведенной формы выразим   (так как его нет в первом уравнении структурной формы)

Для линейного уравнения регрессии (m – число независимых переменных в уравнении) исследуйте остатки на наличие автокорреляции на уровне значимости α, используя тест Дарбина-Уотсона, если известны значения и , число наблюдений равно .

Дисперсия оценок. Для линейной модели регрессии с константой рассмотрим оценку коэффициента наклона. Будет ли эта оценка с меньшей дисперсией, чем у МНК-оценки?