Domande d'esame VERIFICATO
dimostrazioni da sapere all'esame
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Di cosa parla
Riassunto AI · si legge in un minuto
Il testo illustra le proprietà degli stimatori OLS, evidenziando che rimangono corretti ma perdono efficienza (non sono più BLUE) in presenza di eteroschedasticità o autocorrelazione. Viene quindi introdotto il modello GLS per correggere queste violazioni attraverso la trasformazione delle variabili e l'uso del Teorema di Aitken, garantendo nuovamente stima
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- Nel modello lineare classico, gli stimatori OLS sono corretti e soddisfano il teorema di Gauss-Markov garantendo efficienza solo in presenza di errori incorrelati ed omoschedastici.
- In caso di eteroschedasticità o autocorrelazione degli errori, la matrice delle varianze-covarianze
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